The reality of assessing ‘authentic’ electronic portfolios: Can electronic portfolios serve as a form of standardized assessment to measure literacy and self-regulated learning at the elementary level? / L’évaluation d’e-portfolio «authentiques»
Notice bibliographique
Résumé
This study explores electronic portfolios and their potential to assess student literacy and self-regulated learning in elementary-aged children. Assessment tools were developed and include a holistic rubric that assigns a mark from 1 to 5 to self-regulated learning (SRL) and a mark to literacy, and an analytical rubric measuring multiple sub-scales of SRL and literacy. Participants in grades 4, 5 and 6 across two years created electronic portfolios, with n=369 volunteers. Some classes were excluded from statistical analyses in the first year due to low implementation and some individuals were excluded in both years, leaving n=251 included in analyses. All portfolios were coded by two coders, and the inter-rater reliability explored. During the first year Cohen’s kappa ranged from 0.70 to 0.79 for literacy and SRL overall, but some sub-scales were unacceptably weak. The second year showed improvement in Cohen’s kappa overall and especially for the sub-scales, reflecting improved implementation of the portfolios and use of the assessment tools. Validity was explored by comparing the relationship of portfolio scores to other measures, including the government scores on the open-response literacy questions for the Canadian Achievement Tests (version 4), the scores we assigned to the CAT-4s using our assessment tools, and scores on the Student Learning Strategies Questionnaire (SLSQ) measuring SRL. The portfolio literacy scores correlated (p
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,110 | 0,228 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».