构建团队构成：教师当前算法组队实践的审视

使用算法组队工具的教师必须决定使用哪些标准（例如技能、人口统计特征等）根据他们的团队合作目标将学生分组，并且有许多可能的配置来源（例如文献、其他教师、学生等）。然而，工具提供了相当大的灵活性，选择无效的配置可能导致团队无法成功协作。由于这些工具相对较新，目前对于教师如何选择使用这些来源、如何将不同标准与其团队合作目标相关联、如何确定他们的配置或生成的团队是否成功，这些方面的知识还很有限。为了缩小这一差距，我们对使用 CATME Team-Maker 和其他基于标准流程的教师进行了调查（N=77）和访谈（N=21）研究，以调查教师使用组队工具时的目标和决策。结果表明，教师优先考虑让学生学习与不同队友合作，并对他们组队方法的输出进行"合理性检查"以确保生成的团队能够支持这一目标，特别关注性别和种族等标准。然而，他们有时难以将教育目标与工具中的具体设置联系起来。总体而言，他们在配置工具时也没有征求学生的任何意见，尽管他们承认这些信息可能有用。因此，通过向学生"打开"算法的黑箱，以学习者为中心的组队方法可能是一种有前景的途径，可以在同时支持学生 agency 和团队学习的同时，为教师配置算法工具提供更多支持。