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Enregistrement W2910568053 · doi:10.24908/pceea.v0i0.13073

OBACIS V: The Accreditation Reporting and The CEAB Mock-Ups

2018· article· en· W2910568053 sur OpenAlexaffvenue
Mohamed A. Ismail

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Technology and Assessment
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationComputer scienceParsingData collectionSoftware engineeringWorld Wide WebDatabaseProgramming languageMedical educationMedicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBACIS is a tri-platform outcome-based assessment and continues improvement system. The system is composed of three integrated platforms/applications: A Win app, an Excel app, and a Web-app. OBACIS I demonstrated the tri-platform integrated framework in addition to a data-driven course improvement system.OBACIS II introduced the parsing engine and the autogenerated course information sheets (CIS), demonstrated how 80% of CIS data collection time could be saved, and demonstrated how to make compiling CIS data an ongoing continuous improvement activity. OBACIS III introduced the Excel Application that collects the data missed by theparsing engine of OBACIS II and introduced thesimultaneous grade and accreditation reporting system.OBACIS III demonstrated how the time required to do the two tasks could be cut down by almost 50%. OBACIS IV introduced the closed loop teaching and learningframework. OBACIS V prepares the accreditation reportsthat that meets the CEAB new criteria guided and definedby the CEAB questionnaire, tables, and exhibits

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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