Exploring the Emotional Responses of Undergraduate Students to Assessment Feedback: Implications for Instructors
Notice bibliographique
Résumé
Summative assessments tend to be viewed as high-stakes episodes by students, directly exposing their capabilities as learners. As such, receiving feedback is likely to evoke a variety of emotions that may interact with cognitive engagement and hence the ability to learn. Our research investigated the emotions experienced by undergraduate students in relation to assessment feedback, exploring if these emotions informed their learning attitudes and behaviours. Respondents were drawn from different years of study and subject/major. A qualitative approach was adopted, using small group, semi-structured interviews and reflective diaries. Data were analysed thematically and they revealed that receiving feedback was inherently emotional for students, permeating their wider learning experience positively and negatively. Many students struggled to receive and act upon negative feedback, especially in early years, when it was often taken personally and linked to a sense of failure. Negative emotional responses tended to reduce students’ motivation, self-confidence, and self-esteem. Some students, especially in later years of study, demonstrated resilience and engagement in response to negative feedback. By contrast, positive feedback evoked intense but fleeting emotions. Positive feedback made students feel cared about, validating their self-worth and increasing their confidence, but it was not always motivational. The paper concludes with recommendations for instructors, highlighting a need to communicate feedback carefully and to develop student and staff feedback literacies.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».