Toward Accuracy, Depth and Insight: How Reflective Writing Assignments Can Be Used to Address Multiple Learning Objectives in Small and Large Courses
Notice bibliographique
Résumé
Writing-to-learn involves the use of low-stakes informal writing activities intended to help students reflect on concepts or ideas presented in a course. Writing-to-learn can be a flexible and effective tool to help students understand and engage with course concepts, and past research has shown that writing-to-learn activities can substantially improve performance on summative assessments. Not only is coherent writing helpful for learning, it is also a skill that students are expected to acquire during their degree. However, it can be a challenge to provide writing opportunities that are both interesting to students and easy for instructors to implement and grade, particularly in courses with a large number of students. Reflective journaling is one method that can address these learning objectives. The versatility of reflective writing means that it can be adapted to suit a number of different disciplines. In this essay, we will explore reflective writing as a subgenre of writing-to-learn activities, summarizing some of the benefits associated with these assignments that have been described in the pedagogical literature. We will then describe how to tailor the assignments to different kinds of disciplines, including STEM courses, professional programs, and the social sciences and humanities. We will provide some guidance on how to resolve tension around marking and feedback for such an assignment. Finally, we will describe our individual experiences with using this kind of assignment in two courses. As there were a number of contextual differences between the two courses, including size and discipline, our commentary is advanced within the specific context supplied by each.
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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 | 0,046 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».