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Enregistrement W2239829106 · doi:10.3928/01484834-20041001-01

Development of an Instrument to Assess Individual Student Performance in Small Group Tutorials

2004· article· en· W2239829106 sur OpenAlexaff
Michael G. Ladouceur, Elizabeth Rideout, Margaret Black, Dauna Crooks, Linda O’Mara, Mary Lou Schmuck

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentTUTORScale (ratio)Computer scienceInter-rater reliabilityReliability (semiconductor)Consistency (knowledge bases)Variance (accounting)CurriculumMathematics educationFormative assessmentPsychologyPedagogyArtificial intelligenceRating scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recognizing the need for a valid and reliable method to assess individual tutorial performance in a problem-based learning curriculum, we developed a 31-item instrument from theoretical frameworks and items used elsewhere. A scale was developed for each of three broad learning domains: self-directed learning (SDL), critical thinking (CT), and group process (GP). The instrument demonstrated high internal consistency (SDL = .88, CT = .90, GP = .83) on a sample of 18 tutors and 167 students. Tutor-student interrater reliability coefficients were estimated to be low (SDL = .16, CT = .18, GP = .14) due to lack of variance on the response scale. The instrument showed high correlation (r = .82) with other forms of summative evaluation. In its current form, this standardized and validated instrument is unreliable in differentiating strong from weak tutorial performance but can have a steering effect on student tutorial behaviors. The process of instrument development has general application to other educational programs.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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