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Enregistrement W2887508058 · doi:10.5430/ijhe.v7n4p99

Student Produced Videos - An Innovative and Creative Approach to Assessment

2018· article· en· W2887508058 sur OpenAlexvenueno aff
Caroline J. Speed, Giuseppe Andrea Lucarelli, S. Lance Macaulay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMonash University
Mots-clésCreativityCritical thinkingPresentation (obstetrics)Promotion (chess)Creative thinkingMathematics educationPsychologyMedical educationComputer sciencePedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to think critically and creatively are essential graduate attributes for science students yet many science graduates lack these skills and may struggle to gain employment. As undergraduate science educators, we are aiming to improve critical thinking, creativity and the promotion of deeper learning in our students. We have designed and implemented an innovative and creative approach to assessment to engage students with laboratory practicals, which are a core component of the biomedical sciences at Monash University. Through the introduction of an innovative approach to assessment using small group student produced videos, we aim to improve skills in theoretical understanding, data analysis and presentation.This paper details the design of instructional guidelines for small group student produced video assessment, the implementation of the video assessment into 2nd and 3rd year biochemistry laboratory practical classes and the generation of research outcomes and evaluation of this novel assessment technique. Observation of student behaviour during the laboratory classes found students were filming/photographing their experiments and appeared far more engaged with the actual experiments than in previous years. In addition, many student videos demonstrated high levels of creativity and critical thinking. The student produced video assessment did provide an opportunity for creative and critical thinking in students but there are still aspects to be improved.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,452 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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