El uso de la rúbrica como herramienta de evaluación y de retroalimentación de la expresión escrita en Francés
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Este artículo comparte los hallazgos de una investigación realizada en la Universidad de Costa Rica durante el año 2016. El problema planteado en este estudio fue ¿Cómo la rúbrica ayuda a la persona docente a desarrollar una retroalimentación efectiva y a evaluar las producciones escritas de sus estudiantes? Los antecedentes señalan que la retroalimentación es un elemento esencial para ayudar al estudiantado a mejorar y a reflexionar sobre su propio aprendizaje. Se utilizó una metodología cualitativa de tipo colaborativo. Las personas participantes estaban conformadas por tres docentes y sus respectivos estudiantes. Se realizó un pretest antes de comenzar con la implementación de la rúbrica descriptiva analítica, para documentar las prácticas evaluativas existentes del cuerpo docente. Esto tuvo lugar antes de la realización del taller de formación. Asimismo, se efectuó un postest después de finalizar la investigación en el mes de diciembre del año 2016. De esta manera, se realizaron seis entrevistas a profundidad a docentes de cursos de composición y seis grupos de discusión a sus estudiantes. Se realizaron tres entrevistas antes del taller de formación al cuerpo docente y las otras tres al final de la investigación. De igual modo, para los grupos de discusión, se realizaron tres antes del taller y tres al finalizar el estudio. Como principales resultados, el profesorado encontró que la rúbrica le permitió evaluar de una manera más profesional, al mismo tiempo que ofreció una buena retroalimentación al estudiantado. Sin embargo, se necesita realizar ajustes para mejorarla. Por parte del cuerpo estudiantil, este percibió que era un buen instrumento para realizar una autoevaluación de sus producciones escritas, pero que era necesario tener ejemplos de trabajos para cada criterio. Se concluye que a pesar de algunas dificultades que hubo durante la implementación, la rúbrica es eficaz para la retroalimentación y la evaluación en los cursos de expresión escrita.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle