Assessment, feedback and the alchemy of learning
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Models of sound assessment practices increasingly emphasise assessment's formative role. As a result, assessment must not only support sound judgements about learner competence, but also generate meaningful feedback to guide learning. Reconciling the tension between assessment's focus on judgement and decision making and feedback's focus on growth and development represents a critical challenge for researchers and educators. METHODS: We synthesise the literature related to this tension, framed around four trends in education research: (i) shifting perspectives on assessment; (ii) shifting perspectives on feedback; (iii) increasing attention on learners' perceptions of assessment and feedback, and (iv) increasing attention on the influence of culture on assessment and feedback. We describe factors that produce and sustain this tension. RESULTS: The lines between assessment and feedback frequently blur in medical education. Models of programmatic assessment deliberately use the same data for both purposes: low-stakes individual data points are used formatively, but then are added together to support summative judgements. However, the translation of theory to practice is not straightforward. Efforts to embed meaningful feedback in programmes of learning face a multitude of threats. Learners may perceive assessment with formative intent as summative, restricting their engagement with it as feedback, and thus diminishing its learning value. A learning culture focused on assessment may limit learners' sense of safety to explore, to experiment, and sometimes to fail. CONCLUSIONS: Successfully blending assessment and feedback demands clarity of purpose, support for learners, and a system and organisational commitment to a culture of improvement rather than a culture of performance.
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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 | 0,034 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,043 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».