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Enregistrement W2889059640 · doi:10.5206/cie-eci.v47i1.9324

Grading Policies in Canada and China: A Comparative Study

2018· article· en· W2889059640 sur OpenAlexaffvenueabout
Liying Cheng, Christopher DeLuca, Heather Braund, Wei Yan

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrading (engineering)ChinaInternationalizationChristian ministryImmigrationPolitical scienceGlobalizationComparative educationAcademic achievementPromotion (chess)Mathematics educationPedagogyHigher educationPsychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current trend towards globalization, immigration, and internationalization of schools and universities around the world has led to the increased use of grades across educational systems. Given the use of grades for student promotion, mobilization, and admission into educational programs internationally, there is an urgent need to understand how grades are constructed differently in diverse systems of education. This study specifically examines grading policies across two educational contexts – Canada and China – to gain a nuanced understanding of how grades are constructed in these two systems where we see a large fast increase of Chinese students studying at Canadian tertiary institutions. This comparative analysis of Ministry of Education documents within and across these two learning contexts indicates significant differences in policies that guide teacher constructed grades in Canada and China. In Canada, achievement is the primary consideration in the construction of classroom grades, whereas grades in China include considerations of both the learning (i.e., achievement) and the learner (i.e., learning skills and personal dispositions). The findings of the study have significant implications for understanding the validity of grade interpretations across educational systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,021
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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