Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,025 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».