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Enregistrement W1975565019 · doi:10.1002/bmb.20592

Peer review in class: Metrics and variations in a senior course

2012· article· en· W1975565019 sur OpenAlexaffabout
Krassimir Yankulov, Richard A. Couto

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Molecular Biology Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)Peer reviewPeer assessmentPeer evaluationTechnical peer reviewPeer feedbackPsychologyMedical educationPeer groupQuality (philosophy)Mathematics educationComputer scienceHigher educationSocial psychologyMedicineBiologyArtificial intelligencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peer reviews are the generally accepted mode of quality assessment in scholarly communities; however, they are rarely used for evaluation at college levels. Over a period of 5 years, we have performed a peer review simulation at a senior level course in molecular genetics at the University of Guelph and have accumulated 393 student peer reviews. We have used these to generate a summary of the metrics of this exercise. Our calculations show that student peer marks are highly variable and not suitable for numerical performance evaluation at the university level. On the other hand, student peer reviews can clearly recognize substandard performance. Hence, peer reviews can be used for the assessment of "pass/fail" type of assignments. Interestingly, student peers struggle to distinguish between good and excellent performance. These finding provide provocative insight on the process of peer review in general. We comment on the implications of this in-class simulation for research communities and on potential pitfalls of peer reviews.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,378 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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