Assessment of Student Learning through Homework Intervention Method
Notice bibliographique
Résumé
The work presented in this paper is based on a certain type of intervention strategy to the traditional college homework practice presented at the recent ASEE Conference in Vancouver [Akasheh and Davis, AC 2011-565, ASEE Conference, Vancouver, 2011].Following the modern cognitive theories of learning and motivation, the intervention strategies proposed in that preliminary showed potential to restore the effectiveness of homework as a learning tool which in turn reflected on better student academic achievement and attitude.Following similar strategies, this work seeks further validation of the influence of such interventions on student learning outcome.It also tests these interventions in different courses and in different classroom settings as well as a variation of the intervention which expands its applicability to large classes (the previous study was performed in small classroom setting).Data will be collected from these courses and analyzed to see if general conclusions can be drawn that support the cognitive model studies presented in the literature.The idea of this study is to enhance student motivation to complete the assigned homework more thoroughly, as originally intended by assigning homework, with the assumption that better learning will occur.To assess the effectiveness of the interventions, the performance of control and experimental student samples on exams is compared and student attitudes are surveyed.Results based on student learning and motivation survey show that a large majority of the students thought that the intervention helped their motivation and hence learning.The corresponding results based on performance on exams reflect this opinion but not in a definitive manner possibly due to the small sample size dictated by the nature of classrooms involved in the study.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».