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Enregistrement W2411878531 · doi:10.5430/wje.v6n3p56

Assessing Students’ Attainment in Learning Outcomes: A Comparison of Course-End Evaluation and Entry-Exit Surveys

2016· article· en· W2411878531 sur OpenAlexvenueno aff
Andy Ka‐Leung Ng, Kai-Ming Kiang, Derek Hang-Cheong Cheung

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese University of Hong Kong
Mots-clésCourse (navigation)PerceptionPsychologyMathematics educationCourse evaluationSet (abstract data type)Educational attainmentGeneral educationMedical educationPedagogyHigher educationComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The traditional course-end evaluation for the general education courses at The Chinese University of Hong Kong cangauge student's perception of their attainment of the intended learning outcomes at the end of the course but canhardly reflect the changes of their perception from the beginning to the end. In order to trace the change in students'perception regarding the intended learning outcomes of the General Education Foundation course In Dialogue withNature, a new assessment method that contains a pair of surveys with a set of identical questions, namely entrysurvey and exit survey, were developed and conducted at the beginning and at the end of the course correspondingly.While both assessment methods showed that the course was well-received, inconsistencies were identified and thatthe entry-exit surveys reveal additional aspects which could be overlooked with the traditional course-end evaluation.The study may suggest that entry-exit surveys provide a more truthful representation of students' perceivedattainment of the intended learning outcomes and sheds light on the development of course assessment strategies in general.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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