Implementation of embedded assessment in maker classrooms: challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Purpose As maker-centered learning grows rapidly in school environments, there is an urgent need for new forms of assessment. The purpose of this paper is to report on the development and implementation of tools to support embedded assessment of maker competencies within school-based maker programs and describes alternative assessment approaches to rubrics and portfolios. Design/methodology/approach This study used a design-based research (DBR) method, with researchers collaborating with US middle school teachers to iteratively design a set of tools that support implementation of embedded assessment. Based on teacher and student interviews, classroom observations, journal notes and post-implementation interviews, the authors report on the final phase of DBR, highlighting how teachers can implement embedded assessment in maker classrooms as well as the challenges that teachers face with assessment. Findings This study showed that embedded assessment can be implemented in a variety of ways, and that flexible and adaptable assessment tools can play a crucial role in supporting teachers in this process. Additionally, though teachers expressed a strong desire for student involvement in the assessment process, we observed minimal student agency during implementation. Further study is needed to investigate how establishing classroom culture and norms around assessment may enable students to fully participate in assessment processes. Originality/value Due to the dynamic and collaborative nature of maker-centered learning, teachers may find it difficult to provide on-the-fly feedback. By employing an embedded assessment approach, this study explored a new form of assessment that is flexible and adaptable, allowing teachers to formally plan ahead while also adjusting in the moment.
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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 | 0,068 | 0,123 |
| 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 | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».