Taking the sting out of assessment: is there a role for progress testing?
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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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 | 0,230 | 0,526 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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.
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 ».