Practice makes performance: using a practice test to improve FE participation and pass rate
Notice bibliographique
Résumé
The Cedarville University Engineering Department has undertaken an effort to both encourage and prepare students to participate in the Fundamentals of Engineering (FE) Exam. The program utilizes a mandatory practice exam and timely feedback, including comparison to the FE pass rate for previous classes. The goal was to create an internal assessment tool that would encourage the great majority of students to voluntarily participate in the FE Exam, to take the FE exam seriously, and therefore, successfully. This practice exam is administered early in the winter quarter of the students' senior year. It is one-half the length of the FE exam and is divided into two parts, one general and the other discipline-specific. Data from four years' experience shows a strong correlation between student scores and performance on the FE exam. Collectively, the pass rate for students in this program has been greater than 90%, consistently exceeding the state and national averages. More than 80% of the graduating students voluntarily participate in the FE exam. Because of the previously mentioned correlation of the practice exam results to the FE exam results, students can reasonably predict their performance before taking the exam. A secondary result is that the engineering department can assess their program, predicting the likely FE pass rate for those students who opt not to take it. The practice exam is used as one piece of the department's overall assessment plan. This paper evaluates and discusses the drawbacks and shortcomings of this approach.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».