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Enregistrement W1976878455 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2013.1.5

Enhancing Assessment in Teacher Education Courses

2013· article· en· W1976878455 sur OpenAlexafffundvenueabout
Keith Roscoe

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesUniversity of Lethbridge
Mots-clésPedagogyValuation (finance)Higher educationTeacher educationSociologyPolitical scienceLibrary sciencePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several faculty members including the author were involved in exploring the implementation and effectiveness of research-based assessment strategies in their undergraduate teacher education courses at a Canadian university. The paper describes the process and the results of their ongoing improvement efforts and implications for teacher education and higher education in general. After attending several assessment workshops lead by the author, 12 faculty members implemented new assessment strategies in their own courses to enhance student learning. As the 12 faculty members reflected on their efforts to enhance assessment, a number of themes emerged. These included assessment as authentic performance, establishing clear learning targets, collaboration and community, and integrated assessment and instruction. Our results support the claim that current ideas about K-12 assessment are applicable to post-secondary education and can improve student learning outcomes. Developing balanced and integrated assessment systems is perhaps the most significant innovation we engaged in and we conclude that it has the potential to fundamentally change what occurs in university classrooms. Plusieurs professeurs, y compris l’auteur, ont exploré la mise en oeuvre et l’efficacité de stratégies d’évaluation basées sur la recherche dans le cadre de leurs cours de formation pour les enseignants. L’article décrit le processus et les résultats de leurs efforts pour améliorer la formation des enseignants et plus généralement l’enseignement, ainsi que les implications de cette approche. Après avoir participé à plusieurs ateliers sur l’évaluation dirigés par l’auteur, 12 professeurs ont mis en oeuvre de nouvelles stratégies d’évaluation dans leurs propres cours pour améliorer l’apprentissage des étudiants. Quand les 12 professeurs ont réfléchi sur leurs efforts pour améliorer l’évaluation, un certain nombre de thèmes sont apparus, entre autres : l’évaluation en tant que performance authentique, l’établissement d’objectifs d’apprentissage clairs, la collaboration et la communauté, l’intégration de l’évaluation et de l’instruction. Nos résultats étayent l’affirmation selon laquelle les théories actuelles sur l’évaluation dans les écoles (K-12) sont applicables en enseignement post-secondaire et peuvent améliorer l’apprentissage des étudiants. Le développement de systèmes d’évaluation équilibrés et intégrés est peut-être l’innovation la plus importante dans laquelle nous nous engageons et nous en concluons que cette pratique a le potentiel de changer radicalement ce qui se passe dans les salles de classe des universités.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,340 · 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.

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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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