A Systematic Review of Technology-Supported Peer Assessment Research
Notice bibliographique
Résumé
With the advancement of information and communication technologies, technology-supported peer assessment has been increasingly adopted in education recently. This study systematically reviewed 134 technology-supported peer assessment studies published between 2006 and 2017 using a developed analysis framework based on activity theory. The results found that most peer assessment activities were implemented in social science and higher education in the past 12 years. Acting assignments such as performance, oral presentations, or speaking were the least common type of assignments assessed across the studies reviewed. In addition, most studies conducted peer assessment anonymously and assessors and assessees were randomly assigned. However, most studies implemented only one round of peer assessment and did not provide rewards for assessors. Across studies, it was more often the case that students received unstructured feedback from their peers than structured feedback. Noticeably, collaborative peer assessment did not receive enough attention in the past 12 years. Regarding the peer assessment tools, there were more studies that adopted general learning management systems for peer assessment than studies that used dedicated peer assessment tools. However, most tools used within these studies only provide basic functionalities without scaffolding. Furthermore, the results of cross analysis reveal that there are significant relationships between learning domains and anonymity as well as learning domains and assessment durations. Significant relationships also exist between assignment types and learning domains as well as assignment types and assessment durations.
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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 | 0,071 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».