Tracking Classroom Teaching and Learning: An SPC Application
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
ABSTRACT The importance of measuring performance in higher education has long been understood by all stakeholders, including teachers, students, administrators, and researchers. However, the majority of indicators used for this purpose focus on educational outputs (e.g., graduation rates) and outcomes (e.g., final examination scores), rather than processes that create such outcomes and outputs. The problem with this focus is that the output and outcome data usually become available far too late in order to effectively respond to a problem. Because the process of knowledge transfer is an important function of educational organizations, tracking this process while it actually happens represents an on-going, rather than a post-mortem measurement strategy, and can help in the detection of existing and impeding troubles in the teaching and learning processes. This paper illustrates a model for measuring classroom performance which makes use of Statistical Process Control (SPC) in combination with classroom assessment techniques (CATs). The purpose of the model is to measure both the teacher's contribution to increasing student knowledge and the student learning outcomes. Examples of SPC charts that were used to monitor teaching and learning performance in an undergraduate engineering management course are given, together with an analysis of the obtained results. Recommendations and guidelines for an effective and efficient application of the model are provided, including an implementation algorithm, suggestions for CAT design, and a discussion of some important statistical issues. The paper is concluded with several considerations for future research.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle