Selecting and grouping students effectively – increasing intra-group diversity and inter-group equality
Notice bibliographique
Résumé
Group work is a collaborative experience that teach valuable interpersonal skills. It offers great opportunity to address and consider students’ backgrounds, interests and performance in different ways. For poster presentations, for instance, communicative competence is critical, and in Western cultures, expectations go beyond English language proficiency. It also includes eye contact, assertive voice timbre and posture and gestures that reflect confidence and knowledge. Group work allows students from different backgrounds to share these skills and learn from each other. Allocation of members into groups is often done by self-selection or randomly. Self-selected groups are biased towards friendship but tend to be easier to administer. Random allocation is perceived as fair by the students, but at the same time, it is an overused approach. Random group allocation resolves the friendship bias and helps in balancing student heterogeneity. However, the randomness of the process does not guarantee academically balanced inter-groups. Alternatively, students can be grouped based on their academic performance. However, not by clustering high- or low-performing students (ability grouping), but rather equally distributing them across different groups, with each group including students with a broad grade distribution. We used this latter group allocation strategy for a Virology poster assignment for third-year students at UWA. It was hypothesised that it would be a fairer student distribution, with possible improvement in academic performance across the class. We observed an increase in the class overall average score, with a 3-fold increment in top-HD marks (grades >90%), compared to last year, in which groups were assigned randomly. Students reported to have learned communication and leadership skills from peers; and believed their final mark for the assignment was fair based on their contribution to the group. We observed that deliberately mixing students with different academic performance encouraged cooperative learning and benefited both high- and low-performing 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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».