Adaptive Comparative Judgment: A Tool to Support Students' Assessment Literacy
Notice bibliographique
Résumé
Comparative judgment in assessment is a process whereby repeated comparison of two items (e.g., assessment answers) can allow an accurate ranking of all the submissions to be achieved. In adaptive comparative judgment (ACJ), technology is used to automate the process and present pairs of pieces of work over iterative cycles. An online ACJ system was used to present students with work prepared by a previous cohort at the same stage of their studies. Objective marks given to the work by experienced faculty were compared to the rankings given to the work by a cohort of veterinary students (n=154). Each student was required to review and judge 20 answers provided by the previous cohort to a free-text short answer question. The time that students spent on the judgment tasks was recorded, and students were asked to reflect on their experiences after engaging with the task. There was a strong positive correlation between student ranking and faculty marking. A weak positive correlation was found between the time students spent on the judgments and their performance on the part of their own examination that contained questions in the same format. Slightly less than half of the students agreed that the exercise was a good use of their time, but 78% agreed that they had learned from the process. Qualitative data highlighted different levels of benefit from the simplest aspect of learning more about the topic to an appreciation of the more generic lessons to be learned.
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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 | 0,015 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».