Perceptions of Assessment Literacy among Current and Prospective Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
Developing assessment literacy is important for veterinary students because the demands of a veterinary medicine course require students to rapidly adapt to new ways of learning and assessment. In this study, we investigate the understanding of assessments at university from applicants and current veterinary students and how this understanding can be improved and developed throughout the course. Data were gathered from three groups-applicants, naïve veterinary students, and experienced veterinary students-using questionnaire-based surveys. Of the applicants, 69% expected university assessments to be different from those at school, whereas only 13% agreed they had a good idea of what assessments would be like at university. More than 50% of students in their first term agreed they had a good understanding of assessments at university, although students had no significant improvement in their understanding of assessments as they progressed through the course. All three groups agreed that having a better understanding of assessments would make them feel more confident about exams. We conclude that more could be done to prepare prospective veterinary students for different styles of assessments and that current veterinary students would benefit from the opportunity to develop their assessment literacy. An assessment literacy curriculum is therefore proposed to develop students' assessment literacy from high school through graduation. Further research could investigate the development of assessment literacy interventions aimed at both applicants and veterinary students.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».