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Enregistrement W2594761389 · doi:10.24908/pceea.v0i0.6522

USING AN ONLINE MARKING SYSTEM FOR A LARGE CLASS ENVIRONMENT

2017· article· en· W2594761389 sur OpenAlexaffvenue
Peter Ostafichuk, Carol P. Jaeger

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGrading (engineering)Session (web analytics)UploadClass (philosophy)MultimediaWorld Wide WebArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of online team marking has the potential to both simplify and expedite the process of marking exams, papers, and other artifacts. An online team marking tool (Crowdmark) has been piloted at UBC in Mechanical Engineering (125 student midterm) and two common first year introduction to engineering courses (840 student final exam, and 730 student midterm and final exam).Crowdmark, the particular software tool used, printed a unique QR code on each page of each exam and then exams were written by students in a conventional pencil-andpaper fashion. After the exam, papers were digitized and uploaded to the Crowdmark system. Following a brief training and orientation session, all marking took place by teaching assistants through the Crowdmark interface. Overall grader preference was positive, with the majority of graders expressing a strong preference for the Crowdmark system over conventional paper-based grading. In MECH 223, extensive historical data for marking time was available, and a significant reduction in marking time per exam (30%) was observed. This time savings included time saved handling papers and entering grades. Additional benefits were also observed through the use of this system: grades and histograms are available per question in real-time; time and grader tracking data is available; exam regrading is simplified; and there is a digital record of each exam for archiving purposes as well as to prevent issues of students altering papers prior to requesting regrading. Special safeguards had to be put in place due to freedom of information and privacy protection (FOIPP) requirements in British Columbia. We haveobserved a slightly lower cost per graded page with Crowdmark ($0.426/page) compared to a conventional exam ($0.439/page), but this includes outsourcing printing and scanning to an industrial-scale printing company. We consider this essentially cost-neutral, but like Crowdmarkfor all of the other benefits it offers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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