Creative teaching assistant organization to maintain an Integrative Physiology course with 440 students
Notice bibliographique
Résumé
We were recently challenged with trying to maintain the integrity and learning experience of our Physiology course, which included the use of long-answer, essay-style test questions, with a class size that increased over 2 yr by approximately 200 students. We reorganized the teaching assistant (TA) support structure in an attempt to keep the testing style and mark (or grade) the exams accurately, in a timely fashion, and provide feedback to the students that want it. Each of four TAs became experts in two sections of the course. To assess our success, TA time allocation for specific duties was recorded. Marking (or grading) accuracy was assessed by recording test data including the number of tests returned for remarking and how much marks changed by when a grade was reassessed. Student feedback was solicited to determine whether this structure provided adequate feedback and support to the students. TAs spent an average of 115 h and 35 min +/- 7 h 21 min of a total of 140 h contracted. On average, 13.2 +/- 0.5% of the tests were identified as being inaccurately graded by 4.2 +/- 0.7%. When asked to score whether the statement of assessment of students was fair, it scored 4.5 out of 5, where 5 equals strongly agree. When asked whether the course provided a worthwhile learning experience, the question scored 4.84 out of 5. Thus, we were successful at marking the exams accurately, in a timely fashion, and providing the necessary feedback, and we were successful at maintaining the objectives of the Physiology course with a class size of 440 students.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,033 |
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 ».