USE OF A LEARNING MANAGEMENT SYSTEM FOR ELECTRONIC SUBMISSION AND MARKING OF A REFLECTION JOURNAL
Notice bibliographique
Résumé
A third year one-semester design project inelectronic engineering has required students toindividually keep a reflection journal and submit entriesweekly. Previously, to encourage the writing of such ajournal any form of submission was accepted, whether ina notebook, individual sheets of paper, document files oreven emails. Such a varied form can become a logisticalproblem and with the class increasing to above 70students this became difficult to organize and evenphysically carry (in the case of notebooks) for marking. Itwas decided to move to an electronic format for writingand submitting journal entries, using a learningmanagement system (LMS). This use of a standard form ofelectronic submission could potentially inhibit the writingof reflection journal entries and consequently detractfrom the goal of developing metacognitive skills instudents. This paper considers the challenges and degreeof success in using an LMS based reflection journalsystem. It was seen that the response rate of thereflections was good and little difference was seen in thequality of reflections from the previous year with thepaper based system. Sketches and circuits wereinfrequently seen, but the electronic medium did allowphotographs to be included in the reflections. A surveywas conducted for the student opinion on the reflectionjournals. From the 30% of the class response, 58%agreed that the journal use helped with their reflectionbut 59% viewed the process of producing the journals aburden. The benefit to the instructor of using the LMS wassignificant, allowing security, legibility plus easy accessand marking. The type of journal entries seen weresimilar to previous years with some good reflections by afew and many providing weak reflections and justdescribing what was done. It appears the LMS is a validroute to use for reflection journaling in this type ofproject course. Future focus may be on ways ofencouraging and developing the reflection process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».