The Investigation of the Effects of Authentic Assessment Approach on Prospective Teachers’ Problem-Solving Skills
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the effect of authentic assessment, an approach used in Scientific Research Methods, on problem solving skills of prospective classroom teachers. The participant groups of the study consisted of sophomore prospective teachers who study at Dicle University in the Ziya Gökalp Education Faculty Classroom Teaching Department during 2013-2014 academic spring term. The two classrooms in the department were randomly assigned as experimental group (Group B) and control group (Group A). The experimental group was given authentic tasks and asked to do them group work. The authentic tasks fulfilled by prospective teachers were analyzed in accordance with the authentic assessment approach. Authentic assessment tools such as self-assessment, group assessment, portfolio assessment, teacher-peer assessment, weekly performance assessment, and student journals were used in the experimental group. Meanwhile, control group activities were based on a subject-oriented curriculum design and teacher-centered traditional practices and assessment were carried out. Methods like verbal lectures, discussions, and question-answers were used. In addition, the evaluation process was conducted on the mid-term exam essay in traditional sense. While the pre-test and post-test results of the experimental group indicate a statistically significant positive difference for the post-test, the difference between pre- and post-test results for the control groups were not found to be statistically significant. Moreover, a comparative analysis of adjusted post-test results based on pre-test results of experimental and control groups indicated a statistically significant positive difference in favor of experimental group.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».