Applying the Collaborative Approaches to Evaluation (CAE) Principles in an Educational Evaluation: Reflections from the Field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This practice note presents reflections on the application of the collaborative approaches to evaluation (CAE) principles used as a guide in planning, implementing, and managing a collaborative evaluation in a higher educational setting. The reflection is based the evaluation of a technology integration program intended to enhance K–12 teacher preparation in a school of education at a public university in the southeast United States. The evaluation was conducted during a one-year period by the author and a diverse team of novice and experienced evaluators. Discussion of the principles and their influence on collaborative practice are based on an analysis of evaluator reflections, meetings with stakeholders, and a culminating interview with stakeholders that were recorded and documented throughout the evaluation. Key takeaways from our reflection and analysis highlight the ways in which the CAE principles encourage reflection, the emphasis of some principles based on the specificities of context, and challenges applying the principles that emerged throughout the evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,263 | 0,251 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,041 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,029 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».