What Makes a Good Assessment? Assessments for Learning
Notice bibliographique
Résumé
We present in this paper a ‘how-to’ frameworkfor designing motivating assessments, based upon thecognitive theories of expectancy-value and of aligned andauthentic objectives. The framework recasts thesecognitive theories into more practical steps of determiningobjectives, setting expectations, and framing theassessment to be well scoped, authentic, and relatable. Inthe Fall 2017 offering of our Introduction to MechanicalEngineering course, two new short design challenges andone long design challenge were piloted after beingdesigned according to the objectives-expectations-framingframework. In each case, the assessments were designed tobe (to varying extents) engaging/authentic (something thatstudents would want to do), and doable/relatable(something the students could do). The term long project(of largest scope, authenticity, and relatability) was foundby student survey to be the most motivating. Of the twosmaller projects, the second, while seemingly moreauthentic and relatable, was found to be less motivating.We understand this to be due to the context of thisassessment coming during a time in the term when studentwere busy with the term design project and other courses.
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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 | 0,040 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,017 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».