Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the results of two experiments in self assessment and discusses their value in evaluating student consciousness of their competence, and the opportunity to improve self-awareness and competence in students. The data was gathered from two different engineering courses. The first experiment was conducted in a second-year course on basic electronics and electrical power. As part of the final examination, students were asked to assess their confidence in their answer to each question. The student self-assessment was compared to the actual result in an effort to determine the student’s perception of their competence. Student assessment was coded with respect to consciousness and competence. The second experiment was performed on a midterm examination in engineering ethics and professionalism, a senior course discussing the impact and interaction of the engineering profession on society. Students were given an annotated exemplar and a marking rubric and asked to grade their own midterm submissions. The student assessments were compared to the instructor assessment and again the results were coded with respect to consciousness and competence. The results showed a contrast between the second-year and senior courses. For the second-year course, 50.3% were coded as consciously competent or incompetent. In the senior course, 80% of students were coded as consciously competent. The comparison of the two results suggest that senior students, given suitable instruction, are more aware of their competence than junior students suggesting that current methods do develop an improved awareness of competence, although other factors may be relevant. It is suggested that student awareness be formally monitored, and results used to modify pedagogy to improve and accelerate consciousness in graduates.
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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 | 0,017 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».