Kritikk av IBs nye karaktermodell

Denne teksten er et debatt­inn­legg. Inn­holdet i teksten uttrykker forfatterens egen mening.

Mange har fått med seg skandalen om IBs algoritme for å sette avgangskarakter for sine elever. Det ble et ras i karakternivå, særlig for flinke elever. Mandag kom IB med en ny modell. Historiske data er ikke lenger konkret grunnlag for karakterene, og selv om en del elever har gått opp, er også denne modellen sterkt urimelig. Og to vrange gjør ikke en rett.

Jeg er forelder til en elev ved IB-linjen som opplevde markant karakternedgang som følge av IBs metode.

Normalt setter IB karakter på basis av eksamen og innleverte oppgaver, såkalte Internal Assesment (IA). Lærerne setter også karakterer, Predicted Grades (PG), og normalt er disse kun veiledende for hvilken sluttkarakter eleven forventes å oppnå etter eksamen. På grunn av covid-19 har eksamen ikke blitt avviklet våren 2020. Det eneste vurderingsgrunnlaget for karakterfastsetting er da Internal Assesment og Predicted Grades. Opprinnelig valgte IB å bruke en algoritme som også tok hensyn til historiske data ved skolen. Denne har de nå gått bort fra.

• Les også: Kan bli erstaningskrav

Den nye modellen er basert at sluttkarakteren endres til samme karakter som for Internal Assesment dersom avvik mellom Internal Assesment og Predicted Grade ikke er større enn 1 karakter. IBO gir ikke noen informasjon om hvordan karakter settes i de tilfeller hvor Predicted Grade og Internal Assesment avviker med to karakterer eller mer, så helt transparent er denne modellen heller ikke.

Resultatet av den nye mekanismen er dessverre for svært mange av elevene nøyaktig det samme som etter den opprinnelige modellen basert på historiske data. Årsaken er at IB legger avgjørende vekt på Internal Assessment (IA) i sin nye karakterfastsetting. Under normale forhold inngår IA som en mindre komponent i karaktersetting, og vektes fra 20 til 30 prosent. Hovedsakelig fastsettes karakter på basis av eksamensresultat. IA-oppgavene er ikke uttømmende prøving i hele pensum i faget, men er rettet mot utvalgte læringsmål som IBO mener «are best assessed through extended tasks undertaken at the students’ own pace, and ideally marked by the teacher who observes them during this time.» Dette skrev de i brev til Datatilsynet i slutten av juli.

Når IBO nå velger å legge avgjørende vekt på IA, så innebærer det en skjevprioritering ved karakterfastsetting mellom de ulike læringsmålene i faget. I tillegg evalueres IA nå av ekstern sensor.

IBO sitt tilsvar til Datatilsynet indikerer at læringsmålene for IA til dels er prosessorienterte, og derfor normalt observeres av lærer underveis i arbeidet med oppgaven. Dette prosess-perspektivet blir borte når oppgavene kun vurderes eksternt. Dette kan være en (av mange) mulige forklaringer på at en rekke elever opplever at eksternt satt karakter på IA er lavere enn karakterene som læreren selv satt.

Dertil kommer at rammevilkårene for elevenes arbeid med IA er sterkt varierende, og i mange tilfeller preget av den spesielle situasjonen denne våren. Noen elever har gjort IA før covid-19-nedstenging i mars, kanskje allerede høsten 2019, med de forventningene til oppgavens begrensede betydning som da rådet. Andre har gjort oppgaven i etterkant av at eksamen ble kansellert og har kanskje forstått at oppgaven kunne få større betydning, og har vektlagt den deretter. Men for disse elevene kan også den spesielle situasjonen etter nedstenging ha vært forstyrrende og ødeleggende.

Under normale forhold er karakter satt hovedsakelig på bakgrunn av eksamen, og de fleste læringsmål i fagene vurderes på denne måten. Den delen av IBOs nåværende vurderingsgrunnlag som vurderer måloppnåelse i forhold til disse læringsmålene er Predicted Grades, fastsatt av faglærer. Når IBO gjentatte ganger ser bort fra lærernes vurderinger, vurderes elevene i mindre grad på basis av totaliteten av læringsmål i faget, og i større grad bare på et utvalg av dem. Til sammenligning er karakterer i norsk videregående skole våren 2020 satt på basis av standpunktkarakterer. I Storbritannia ble en lignende modell til IBO først benyttet. Der har Skottland, Wales, Nord-Irland og sist nå også England tatt retrett, og vil i stedet benytte standpunktkarakterer.

En alternativ modell ville vært å beregne karakter i forhold til hvordan IA normalt vektes, altså en blanding av IA og Predicted Grades. Heller ikke dette har IBO gjort.

Oppsummert er det dermed fremdeles grunn til å stille spørsmål ved IBOs metode for karakterfastsetting. Fremdeles er karakterene misvisende i forhold til flere av elevenes reelle kompetanse og elevene har ikke kunnet forberede seg på at arbeidet med Internal Assesment skulle telle praktisk talt 100 prosent og ikke 20-30 prosent. Jeg kan ikke forstå hvordan dette skal være i tråd med grunnprinsippene i GDPR.