On being examined: do students and faculty agree?
Notice bibliographique
Résumé
Students measure out their lives, not with coffee spoons, but with grades on examinations. But what exams mean and whether or not they are a bane or a boon is moot. Senior undergraduates (A. Perrella, J. Koenig, and H. Kwon) designed and administered a 15-item survey that explored the contrasting perceptions of both students (n = 526) and faculty members (n = 33) in a 4-yr undergraduate health sciences program. A series of statements gauged the level of agreement on a 10-point scale. Students and faculty members agreed on the value of assessing student learning with a variety of methods, finding new information to solve problems, assessing conceptual understanding and logical reasoning, having assessments with no single correct answer, and having comments on exams. Clear differences emerged between students and faculty members on specific matters: rubrics, student choice of exam format, assessing creativity, and transfer of learning to novel situations. A followup questionnaire allowed participants to clarify their interpretation of select statements, with responses from 71 students and 17 faculty members. All parties strongly agreed that exams should provide a good learning experience that would help them prepare for the future (students: 8.64 ± 1.71 and faculty members: 8.03 ± 2.34).
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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 | 0,024 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».