Notice bibliographique
Résumé
In engineering programs of study, students often work in small to medium size groups. In particular, programs designed on the project –based learning principle rely heavier on structured group work for projects and integrated courses. There are incontestable benefits surfacing from group work, particularly seen as the increase of critical thinking and problem solving skills and development of social interaction abilities.Challenges occur more often than expected with the assessment and evaluation of the individual performance and participation of each group member in contrast with the whole group results. The final result can be outstanding but it might realistically belong to only one or two group members. The result of the individual assessment must not only reflect accurately and fairly one’s effort but also fit properly in the whole group diversity landscape. Alternatively, group members may have valuable but rather inconspicuous contributions that might easily be undetected and go unrecognized.How to identify sooner rather than later the non-participating students within the group and correct the situation? Which is the best method of fair detection and praise for considerable contribution? The extraction of peer evaluation data and its incorporation in the overall group assessment, represents another often difficult or misinterpreted task. These are questions and challenges yet to be properly addressed. This paper provides a synopsis of existing evaluation techniques for engineering students working in groups, both from a psychological and academic point of view, including examples of current practices from existing project –based learning programs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».