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Enregistrement W2975646018 · doi:10.1002/ecs2.2873

Using the Ecology and Evolution‐Measuring Achievement and Progression in Science assessment to measure student thinking across the Four‐Dimensional Ecology Education framework

2019· article· en· W2975646018 sur OpenAlexaff
Michelle K. Smith, Cole Walsh, N. G. Holmes, Mindi M. Summers

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDivision of Undergraduate Education
Mots-clésEcologyMeasure (data warehouse)Student achievementMathematics educationPsychologyComputer scienceAcademic achievementBiologyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The newly developed Four‐Dimensional Ecology Education (4 DEE ) framework, produced by the Ecological Society of America, provides updated guidance for undergraduate instruction. To help instructors align their courses to this framework and assess student progress toward its goals, we have recoded the comprehensive programmatic assessment Ecology and Evolution‐Measuring Achievement and Progression in Science (EcoEvo‐ MAPS ) and reanalyzed a national dataset of over 2000 undergraduate student responses. Here, we show how the EcoEvo‐ MAPS questions align to the 4 DEE framework and provide student performance data across the dimensions and elements. We also include information from student interviews to help inspire educators to develop new lessons, additional assessment questions, and other course materials in these areas. Finally, we provide information on a new web‐based portal that allows instructors to easily administer EcoEvo‐ MAPS to students and receive an automatically generated score report that aligns results to the 4 DEE framework.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,383 · 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.

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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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