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Enregistrement W2126217100 · doi:10.5539/ass.v8n16p192

A Case Study on Peer Review and Lecturer Evaluations in an Academic Setting

2012· article· en· W2126217100 sur OpenAlexvenueno aff
Nor Kamaliana Khamis, Abu Bakar Sulong, Baba Md Deros

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Kebangsaan Malaysia
Mots-clésPeer assessmentPresentation (obstetrics)Strengths and weaknessesPsychologyMedical educationMathematics educationPeer evaluationPeer feedbackHigher educationSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students can enhance their soft skills and learning experience through the use of group projects. However, evaluating group project performance has become very challenging. This paper presents the concept of group management in measuring individual performance in group projects in an academic setting. Individual performances in similar courses were also compared based on two consecutive semesters (Semesters 1 and 2). The respondents for this study were first year students who attended similar courses for both semesters. Performance measurement was based on peer review and lecturer evaluations. The criteria for these evaluations were similar for both semesters. The current study aims to determine the weaknesses and strengths of an individual in a group, and relate them with group performance based on the individual presentation marks. The study also analyzes the relationship between these two performance tools. Findings indicate that peer review and lecturer evaluations can be used to determine the performance of students in a group project, and that these two evaluation tools are not significantly correlated.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,385 · 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.

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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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