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Enregistrement W2081401431 · doi:10.3928/01484834-20100331-01

Contesting Our Taken-for-Granted Understanding of Student Evaluation: Insights from a Team of Institutional Ethnographers

2010· article· en· W2081401431 sur OpenAlexaff
Janet Rankin, Lynn Malinsky, Betty Tate, Linda Elena

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceEthnographyWork (physics)Process (computing)Engineering ethicsSociologyNurse educatorPedagogyNurse educationMedical educationPsychologyMedicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educating for nursing excellence can be demanding and challenging work. One of the troubling centers of attention for nurse educators is their evaluation of nursing students in practice. This article outlines some of the problems nurse educators encounter in evaluation work and uses the theoretical framework of institutional ethnography to disrupt some of the conventional explanations that mediate what happens in teaching and evaluation work when students fail to meet the required standards. In developing our analysis, we describe our research process and provide details about how we used some of the methodological conventions of institutional ethnography. The early findings from this project provide an alternate knowledge of our evaluation practices, which demands that we question our taken-for-granted understanding of due process and what it is accomplishing. Our findings raise compelling ethical questions that guide nurse educators to rethink our evaluation work.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,496
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,090 · 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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