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Enregistrement W3167522218 · doi:10.1080/0969594x.2021.1932736

Conceptualising a Fairness Framework for Assessment Adjusted Practices for Students with Disability: An Empirical Study

2021· article· en· W3167522218 sur OpenAlexaff
Amirhossein Rasooli, Maryam Razmjoee, Joy Cumming, Elizabeth Dickson, Amanda Webster

Notice bibliographique

RevueAssessment in Education Principles Policy and Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)PsychologyDiversity (politics)Best practicePedagogyMedical educationMathematics educationApplied psychologySociologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the increasing diversity of teachers and students in 21st century classrooms, fairness is a key consideration in classroom adjusted assessment and instructional practices for students with disability. Despite its significance, little research has attempted to explicitly conceptualise fairness for classroom assessment adjusted practices. The purpose of this study is to leverage the multiple perspectives of secondary school students with disability, their teachers, and parents to build a multi-dimensional framework of fairness for assessment adjusted practices. Open-ended survey data were collected from 60 students with disability, 45 teachers, and 58 parents in four states in Australia and were analyzed using qualitative inductive analysis. The findings present a multidimensional framework for assessment adjusted practices that include interactions across elements of assessment practices, socio-emotional environment, overall conceptions of fairness, and contextual barriers and facilitators. The interactions across these elements influence the learning opportunities and academic outcomes for students with disability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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