The nature and impact of teachers’ formative assessment practices
Notice bibliographique
Résumé
Theory and research suggest the critical role that formative assessment can play in student learning. The use of assessment in guiding instruction has long been advocated: Through the assessment of students’ needs and the monitoring of student progress, learning sequences can be appropriately designed, instruction adjusted during the course of learning, and programs refined to be more effective in promoting student learning goals. Moving toward more modern pedagogical conceptions, assessment moves from an information source on which to base action to part and parcel of the teaching and learning process. The following study provides food for thought about the research methods needed to study teachers’ assessment practices and the complexity of assessing their effects on student learning. On the one hand, our study suggests that effective formative assessment is a highly interactive endeavor, involving the orchestration of multiple dimensions of practice, and demands sophisticated qualitative methods for study. On the other, detecting and understanding learning effects in small samples, even with the availability of comparison groups, poses difficulties to say the least. 1 Paper Prepared as part of Symposium Building Science Assessment Systems That Serve Accountability and Student Learning: The CAESL Model for the annual meeting of the American Education Research Association, Montreal, Canada, April 2005 2 The authors would like to thank Stephen Zuniga and Sam Nagashima, graduate students at CRESST, UCLA for their help with data analysis.
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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 | 0,140 | 0,494 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».