Taking the sting out of assessment: is there a role for progress testing?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle