Predictability in high-stakes examinations: students’ perspectives on a perennial assessment dilemma<sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Key debates within educational assessment continuously encourage us to reflect on the design, delivery and implementation of examination systems as well as their relevance to students. In more recent times, such reflections have also required a rethinking of who is authoritative about assessment issues and whose views we seek in order to better understand these perennial assessment dilemmas. This paper considers one such dilemma, predictability in high-stakes assessment, and presents students’ perspectives on this issue. The context is the Irish Leaving Certificate (LC) taken by upper secondary students (aged between 16 and 18) in order (mainly) to enter tertiary-level education. The data come from 13 group interviews with 81 students across a range of schools in Ireland. Listening to students about complex, high-stakes examining problems has a limited history within the educational assessment literature. The findings from the study address this shortcoming and depict how students’ insightful reflections can improve our understanding of these dilemmas. Further, students are more than able to reflect on their own situations with regard to high stakes examining contexts and have important contributions to make to our fuller understanding of those elements that will promote high quality and fair assessment.
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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 | 0,039 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,017 |
| Communication savante | 0,018 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| 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 ».