Empowering twenty-first century assessment practices: designing technologies as agents of change
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe overarching questions guiding this interprofessional design-based research study are: (1) How might a suite of assessment tools help K-7 educators visualize learning in their classrooms and (2) How might these visualization approaches inform K-7 educators’ changes in classroom assessment? Recognized by their administrators as having previously introduced twenty-first century learning and teaching into their classrooms, seven primary educators (grades K-3) and two intermediate educators (grades 4-7) volunteered to participate in this study. Across three data collections, researchers explored how these K-7 educators perceived an impact to their classroom practices when introduced to a new suite of assessment tools. All K-7 educators reported the importance and challenges of visualizing and capturing individual, small group, or whole-class formative learning artifacts in their classrooms. They reported the following characteristics were important: interactive, personalized, collaborative, creative, and innovative. Reflecting on their brief experiences with the software, the K-7 educators reported more confidence in using the suite of assessment tools. They appreciated working as part of an interprofessional team including researchers, academics, and software developers. Based on these initial findings, the researchers discuss the study’s scholarly significance, position the study within the growing literature, and suggest such opportunities may initiate just-in-the-moment professional development.Keywords: interprofessional teamstechnology-enabled assessmentdesign-based research Additional informationFundingFunding. This work was funded by Mitacs [IT01970].
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.
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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) | 0,003 | 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 découle