The Effect of Online Assessments on Students’ Attitudes Towards Undergraduate-Level Geography Courses
Notice bibliographique
Résumé
The improvements in technology made technology tools invade almost every field, including education. Online assessment tools have various functions for students and teachers. Students are able to use their mobile devices in the classroom, while teachers are able to use the tools for formative and summative evaluation purposes and for getting to know their students. Teachers also get feedback on their instructional practices by analyzing student responses. Previous studies found that undergraduate students in Faculty of Education in Turkey do not have a very positive attitude for geography courses, because most of the students take geography courses almost every year until they enter the university. The aim of this study is to determine the effect of in-class online assessment tools on the attitudes of students at undergraduate level towards geography courses. In addition, the changes in students’ attitudes are examined for various variables. The study was designed in a quasi-experimental model with experiment and control groups. The study also implemented pre-tests and post-tests. Geography Attitude Scale developed by Sözen (2019) was used as data collection tool. The study’s sample consists of 70 students whose majors are Primary School Teacher in Faculty of Education. An online assessment tool was implemented for seven weeks in experiment group, while the control group did not receive the said tool. The study found that using online assessment tools significantly improved students’ attitude towards geography course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».