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Enregistrement W1581303173

In Defense of Mandatory Curves

2011· article· en· W1581303173 sur OpenAlexfundno aff
Joshua M. Silverstein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésGrading (engineering)Normalization (sociology)GeneralityPsychologyMathematics educationLawPolitical scienceSociologySocial scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article sets forth the first comprehensive defense of mandatory curves. It begins with a case study of one law school. That institution lacked formal grade normalization policies during the period of the case study. As a result, the school suffered from dramatic grade disparities. This article contains a list and statistical analysis of the most significant disparities. The statistical analysis supports the conclusion that the grade disparities were caused by differences in teacher grading philosophy, and not by student merit or any other factor.\nNext, this article presents several arguments in favor of mandatory curves. The most crucial is that grade variances that flow from differences in professor grading philosophy are grossly unfair to students. A second important defense of forced curves is that grade disparities distort the process of course selection, inducing students to register for classes based on the grading practices of the professor rather than on substantive concerns, such as topical importance, career relevancy, and skill development.\nThe article then responds to the eight most significant and common objections to mandatory curves. Several of these objections are deeply problematic, such as the contention that curves prevent professors from awarding students the grades they deserve. Others have some merit, such as the argument that mandatory curves encourage excessive competition among students. But the latter set of criticisms ultimately does not undercut the case for curves, principally because mandatory curves are the lesser evil. For example, the competition objection fails because the significant grade disparities that frequently result in the absence of a curve probably causes more competition than mandatory curves do. And even if forced curves do increase competition, the unfairness of grade disparities flowing from differences in professor grading philosophy is the more pressing concern. Finally, the article ends with a discussion of some issues regarding the structure and scope of mandatory curves, including the applicability of curves to smaller classes, seminars, and clinics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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