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Enregistrement W2441041702 · doi:10.1111/medu.12985

Taking the sting out of assessment: is there a role for progress testing?

2016· review· en· W2441041702 sur OpenAlexaff
Debra Pugh, Glenn Regehr

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2016
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)CurriculumTest (biology)Standardized testAssessment for learningEducational assessmentFormative assessmentUnintended consequencesEducational measurementRisk assessmentComputer sciencePsychologyEngineering ethicsMathematics educationEngineeringPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: It has long been understood that assessment is an important driver for learning. However, recently, there has been growing recognition that this powerful driving force of assessment has the potential to undermine curricular efforts. When the focus of assessment is to categorise learners into competent or not (i.e. assessment of learning), rather than being a tool to promote continuous learning (i.e. assessment for learning), there may be unintended consequences that ultimately hinder learning. In response, there has been a movement toward constructing assessment not only as a measurement problem, but also as an instructional design problem, and exploring more programmatic models of assessment across the curriculum. Progress testing is one form of assessment that has been introduced, in part, to attempt to address these concerns. However, in order for any assessment tool to be successful in promoting learning, careful consideration must be given to its implementation. OBJECTIVE: The purpose of this paper is to consider the implications of implementing progress testing within practice, and how this might promote or impede learning in the three phases of assessment (pre-test, pure-test and post-test). METHODS: We will examine the literature on how assessment drives learning and how this might apply to progress testing. We will also explore the distinction between assessment of learning and assessment for learning, including ways in which they overlap and differ. We end by discussing how the properties of an assessment tool can be harnessed to optimise learning. CONCLUSIONS: Progress tests are one potential solution to the problem of removing (or at least lessening) the sting associated with assessment. If implemented with careful thought and consideration, progress tests can be used to support the type of deep, meaningful and continuous learning that we are trying to instill in our learners.

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)0,230
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,526
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2300,526
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,021
Communication savante0,0130,036
Science ouverte0,0080,009
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,410 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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