Expert validation of fit-for-purpose guidelines for designing programmes of assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An assessment programme, a purposeful mix of assessment activities, is necessary to achieve a complete picture of assessee competence. High quality assessment programmes exist, however, design requirements for such programmes are still unclear. We developed guidelines for design based on an earlier developed framework which identified areas to be covered. A fitness-for-purpose approach defining quality was adopted to develop and validate guidelines. METHODS: First, in a brainstorm, ideas were generated, followed by structured interviews with 9 international assessment experts. Then, guidelines were fine-tuned through analysis of the interviews. Finally, validation was based on expert consensus via member checking. RESULTS: In total 72 guidelines were developed and in this paper the most salient guidelines are discussed. The guidelines are related and grouped per layer of the framework. Some guidelines were so generic that these are applicable in any design consideration. These are: the principle of proportionality, rationales should underpin each decisions, and requirement of expertise. Logically, many guidelines focus on practical aspects of assessment. Some guidelines were found to be clear and concrete, others were less straightforward and were phrased more as issues for contemplation. CONCLUSIONS: The set of guidelines is comprehensive and not bound to a specific context or educational approach. From the fitness-for-purpose principle, guidelines are eclectic, requiring expertise judgement to use them appropriately in different contexts. Further validation studies to test practicality are required.
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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 | 0,274 | 0,491 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».