Portfolio Project as Summative Language Assessment: Engaging Learners Online
Notice bibliographique
Résumé
High stakes midcourse and final exams have long been a dominant assessment model. But exam performance does not necessarily correlate with learning or students’ ability to apply learning to real-life scenarios outside the classroom. Reliance on such high-stakes assessments can result in elevated learner stress during exam times and lack of learner engagement during non-exam times. In contrast, active learning requires ongoing student engagement, and assessments of student work completed in such activities are authentic archetypes of student learning that demonstrate student ability to apply their learning to authentic situations, problems, and issues. This article argues that assessment practices based on multiple, low-stakes, iterative assessments within an active learning environment provides more feedback and engages students in their own learning as active participants, which leads to increased student success. The case study presented in this article is specific to foreign language courses offered through online education. Combining best practices of learner engagement in the online environment and assessment in the communicative language classroom, language faculty in an open enrollment program developed an assessment model for asynchronous, introductory language courses in the online environment that relies on multiple low-stakes assessments that culminate in a final, summative portfolio project. This article will offer examples of how the portfolio project is situated in the course and an overview of portfolio project topics. Example instructions and assessment rubrics will be provided. Data from the first full year of implementation will be analyzed to begin to assess the impact and effectiveness of this portfolio assessment. Resume : Placer les examens importants en milieu et fin de cours constitue depuis longtemps un modele d'evaluation dominant. Mais les resultats aux examens ne sont pas necessairement lies a l'apprentissage ou a la capacite des etudiants a appliquer leurs apprentissages a des scenarios de la vie reelle a l'exterieur de la classe. Le recours a de telles evaluations, dont les enjeux sont eleves, peut entrainer un stress eleve chez l'apprenant pendant les periodes d'examen et un manque d'engagement de la part de l'apprenant pendant les periodes ou il n'y a pas d'examen. L'apprentissage actif exige un engagement continu de la part des etudiants, et des evaluations portant sur des activites faisant ressortir leur capacite a appliquer leurs apprentissages a des situations, problemes et enjeux authentiques. Cet article defend l’idee que les pratiques d'evaluation fondees sur des evaluations multiples et iteratives a faibles enjeux, dans le cadre d’un apprentissage actif, fournissent une retroaction plus ciblee et favorisent l’engagement des etudiants dans leur propre apprentissage en tant que participants actifs, ce qui favorise leur reussite. L'etude de cas presentee dans cet article est centree sur les cours de langues etrangeres offerts en ligne. Dans un programme de formation ouverte, les professeurs de langue ont combine les meilleures pratiques d'engagement de l'apprenant dans l'environnement en ligne et l'evaluation en classe de communication en langue etrangere afin de developper un modele d'evaluation pour des cours asynchrones d'introduction a la langue. Celui-ci repose sur de multiples evaluations a faibles enjeux qui aboutissent au projet final de portfolio d’evaluation sommative. Cet article donnera des exemples de la facon dont le projet de portfolio se situe dans le cours et offrira un apercu des sujets associes au projet de portfolio. Des exemples d'instructions et de rubriques d'evaluation seront proposes. Les donnees de la premiere annee complete de mise en œuvre seront analysees pour commencer a evaluer l'impact et l'efficacite de ce portfolio d’evaluation. Mots-cles : evaluation sommative, cours de langue en ligne, conception de cours, projets de portfolio
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».