RECONCILING GRADUATE ATTRIBUTE ASSESSMENT WITH EXISTING OUTCOME-BASED ASSESSMENT
Notice bibliographique
Résumé
Historically, accreditation of engineering programs has relied on the use of input-based assessment of a program by framing major categories and identifying accreditation unit totals for each category. Beginning in 2014, compliance with an outcomes-based assessment of program quality and implementation of a program improvement process is also required.The introduction of graduate attributes assessment at BCIT prompted faculty members to question the relationship between existing learning outcomes and indicators of graduate attributes. Since both outcomes and indicators are written to describe competencies, faculty hypothesized that correlation exists between them.Upon further investigation, faculty, staff, and administrators at BCIT came to understand that there is a relationship between learning outcomes and indicators of graduate attributes, but they are not synonymous. Indicators are required to build a normalizing bridge between outcomes and attributes. They provide a rational relationship between a curriculum’s individual course learning outcomes and the twelve graduate attributes mandated by the Canadian Engineering Accreditation Board.. This is especially important for subjective expectations of learning where there is not an obvious one-to-one relationship between learning outcomes and attributes
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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 | 0,228 | 0,452 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| 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 ».