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Enregistrement W2893953242 · doi:10.1177/1541931218621082

Usability Analysis of Freeform Marking on Engineering Problem Solving

2018· article· en· W2893953242 sur OpenAlexaff
Bahar Memarian, Susan McCahan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityFormative assessmentConsistency (knowledge bases)Computer scienceTest (biology)Perspective (graphical)Group (periodic table)Sample (material)Mathematics educationHuman–computer interactionPsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freeform comments as a means of providing formative feedback on engineering problems, from the perspective of feedback providers (i.e. assessors), is examined. The aim of this research is to collect and analyze assessors’ ratings on the usability of this type of task. Two course topics with different error loads in the sample solutions were used as the basis for the work. Assessors were divided into two groups: Group 1 received an evaluation package containing first year mechanics students’ test solutions with a high error load (Error 1 =32), while Group 2 received first year circuits students’ test solutions with low error load (Error 2 =11). Assessment time was held constant (t tot =20min). A standard instrument for usability was utilized. Analysis of the survey data from the assessors (n 1 =11, n 2 =19) revealed some significant differences between the two groups. In particular, Group 1 reported a lower degree of perceived consistency in marking relative to Group 2.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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