SELF- AND PEER-ASSESSMENTS OF TEAM-EFFECTIVENESS IN A FIRST YEAR ENGINEERING DESIGN COURSE
Notice bibliographique
Résumé
Many first-year design courses in engineering take place in large classes (100-1000 students), where a significant portion of the student’s course grade is attributed to a team project. In these large classes most students receive limited, or no, personalized assessment or feedback to guide their ongoing learning of effectiveness in teams due to resource constraints (e.g. limited interaction time with instructors or teaching assistants). As a result, students are not provided a foundation upon which to continuously improve their effectiveness as they participate in different teams throughout their degree. A web-based tool is being designed to create a safe, virtual environment in which students can learn about their team-effectiveness competencies through the use of self- and peer-assessment in their project teams [1]. Specifically, this intervention provides students with a team-effectiveness framework to create a common language by which structured feedback can be provided based on observable behaviours and competencies.A pilot study to assess the utility of this framework in facilitating useful feedback was tested in the Winter 2012 term of a 250 student cornerstone design course, Praxis II, in first year Engineering Science. The objective of the study was to assess whether students can be guided to provide useful feedback on team-effectiveness to their teammates using our team-effectiveness framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».