Implementing Alternative Assessment Strategies in Chemistry Amidst COVID-19: Tensions and Reflections
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic in the first quarter of 2020 resulted in the worldwide disruption of teaching and learning in main stream schools and in institutes of higher learning. Singapore was not spared. With the closure of schools in early April, it was imminent that the delivery and assessment of our freshman general chemistry course must be overhauled for the new semester. While the delivery of Home-based Learning (HBL) was a challenge for all educators, it was a mammoth roadblock for chemistry courses because of laboratory classes. Besides being thrusted to learn and use new technology tools for online lessons, instructors also had to quickly explore and design alternative assessments to substitute in-person written examinations and tests. This paper documents the struggles that played out in the decision to implement concept map assessments and “split-half” laboratory classes for safe distancing. Although these interventions are not novel, we confronted tensions as we sought to address academic integrity, administrative guidelines, and our own inadequacy particularly in concept map assessments. In light of positive and negative feedback from both staff and students, lessons were drawn to enhance future implementation and for further research.
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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 | 0,223 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,020 |
| Communication savante | 0,023 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».