Online grading platform: A mixed methods approach to measuring impact on grading experience
Notice bibliographique
Résumé
Nearly a decade ago a large first year engineering design course moved the collaboratively writtendesign report assignments to an online platform. The switch was made using an existing online wordprocessing tool, Google Drive, that allow for simple sharing and commenting. The students use theonline tool to write their assignments, and members of the teaching team use the same tool to coach andgrade the assignments. Anecdotally there was initially significant evaluator resistance to theimplementation of the online grading platform. This initial resistance has been overcome and the onlinetool continues to be used today. Anecdotal feedback from the teaching team now praises the onlinegrading platform as increasing quality of feedback, but at the expense of increased marking time. Untilrecently the exams in the same course are still written and marked on paper in the traditional style. Forthe first time the teaching team has adopted another online grading platform, Crowdmark. This toolallows for the digitization, online grading, and digital distribution of paper exams. In anticipation ofevaluator resistance, this study will explore how use of this system impacts the quality of the gradingexperience for evaluators, including time on task and satisfaction with the process. This study will use amultiphase mixed methods design with an initial phase of convergent parallel design focusing onquantitative analysis. Time study data measuring time on task for evaluators will be converged with bothquantitative and qualitative survey data collected from the evaluators. In the second phase, individualevaluators who struggled with the online grading platform, indicated either by low marking speed ordirect feedback, will be interviewed. These interviews will be analysed using a qualitative, thematicanalysis to determine the cause and severity of the issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».