The challenges of changing teaching assistants’ grading practices: Requiring students to show evidence of understanding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Teaching assistants (TAs) are often responsible for grading in introductory physics courses at large research universities. Their grading practices can shape students’ approaches to problem solving and learning. Physics education research recommends grading practices that encourage students to provide evidence of understanding via explication of the problem-solving process. However, TAs may not necessarily grade in a manner that encourages students to provide evidence of understanding in their solutions. Within the context of a semester-long TA professional development course, we investigated whether encouraging TAs to use a grading rubric that appropriately weights the problem-solving process and having them reflect upon the benefits of using such a rubric prompts TAs to require evidence of understanding in student solutions. We examined how the TAs graded realistic student solutions to introductory physics problems before they were provided a rubric, whether TAs used the rubric as intended, whether they were consistent in grading similar solutions, and how TAs’ grading criteria changed after discussing the benefits of a well-designed rubric. We find that many TAs typically applied the rubric consistently when grading similar student solutions, but did not require students to provide evidence of understanding. TAs’ written responses, class discussions, and individual interviews suggest that the instructional activities involving the grading rubrics in this study were not sufficient to change their grading practices. Interviews and class discussions suggest that helping TAs value a rubric that appropriately weights the problem-solving process may be challenging partly due to the TAs’ past educational experiences and the departmental context.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle