Digitizing practical production work for high-stakes assessments / La numérisation de travaux pratiques de production pour les évaluations à enjeux élevés / La numérisation de travaux pratiques de production pour les évaluations à enjeux élevés
Notice bibliographique
Résumé
High-stakes external assessment for practical courses is fraught with problems impacting on the manageability, validity and reliability of scoring. Alternative approaches to assessment using digital technologies have the potential to address these problems. This paper describes a study that investigated the use of these technologies to create and submit digital representations of practical production work and forms of creative expression for summative high-stakes assessment. The study set out to determine the feasibility of students creating and submitting these digital representations for assessment and to identify which of analytical or comparative pairs scoring generated the more reliable scores. This paper proposes that scoring digital representations of creative practical work submitted by students is a viable alternative to traditional approaches to assessment. L’évaluation externe à enjeux élevés dans les cours pratiques se heurte à des problèmes qui se répercutent sur la gestion, la validité et la fiabilité de la notation. Des approches différentes de l'évaluation utilisant des technologies numériques ont le potentiel de remédier à ces problèmes. Cet article décrit une étude consacrée à l'utilisation de ces technologies pour créer et soumettre des représentations numériques de travaux pratiques de production et de création pour une évaluation sommative à enjeux élevés. L'étude visait à déterminer si la création de ces représentations numériques par les étudiants et leur soumission pour évaluation étaient réalisables. Elle visait aussi à identifier quel système de notation de groupe, analytique ou comparatif, générait les scores les plus fiables. Cet article soutient que noter les représentations numériques de travaux pratiques soumis par les étudiants offre un choix viable aux approches traditionnelles d'évaluation.
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 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 | 0,016 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».