MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2141042780 · doi:10.24908/pceea.v0i0.5893

Assessing Class Performance and Progress using Grade Self-Estimation in Undergraduate Embedded Systems Courses

2015· article· en· W2141042780 sur OpenAlexafffundvenue
Militina Gorobets, Michael R. Smith, Emily Marasco

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Mots-clésComputer scienceClass (philosophy)Process (computing)Term (time)Mathematics educationSoftwareModalSoftware engineeringArtificial intelligenceProgramming languagePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Embedded systems courses are typically taught with a heavy emphasis on laboratory experience using sophisticated software development tools. There is a considerable mismatch between practical and theoretical knowledge associated with a steep initial learning curve, leading to an initial bi-modal grade distribution. We introduce a self-assessment philosophy to enable the students to use a process improvement technique in order to better understand how to connect their theoretical and applied knowledge, and identify areas for improvement. Students were found to over-estimate their performance early in the semester; a tendency that was considerably corrected by the term’s end. We evaluate student performance on a number of course components using student self-analysis during final exam questions, as well as progress throughout the term exams.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)Même sujetExperimental Learning in EngineeringTravaux en français237 207