MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3172290871 · doi:10.1139/cjc-2020-0398

Examining chemistry students’ perceptions toward multiple-choice assessment tools that vary in feedback and partial credit

2021· article· en· W3172290871 sur OpenAlexaffvenue
Michael Williams, Eileen Wood, Fatma Arslantas, Steve MacNeil

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMultiple choicePreferenceTest anxietyPerceptionAnxietyTest (biology)Mathematics educationStatisticsMathematicsSignificant difference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple-choice testing with dichotomous scoring is one of the most common assessment methods utilized in undergraduate education. Determining students’ perceptions toward different types of multiple-choice testing formats is important for effective assessment. The present study compared two alternative multiple-choice testing formats used in a second-year required chemistry course: (i) Immediate Feedback Assessment Technique (IFAT®) and (ii) Personal Point Allocation (PPA). Both testing methods allow for partial credit, but only the IFAT® provides immediate feedback on students’ responses. Both survey and interview data indicated that, overall, most students preferred IFAT® to the PPA testing method. These positive ratings were related to potential increase in reward, ease of use, and confidence. IFAT® was also perceived to be less stress producing and anxiety provoking than PPA. Interview data not only supported these findings, but also indicated individual differences in preference for each of these two methods. Additionally, students’ feedback on strategies used for either testing method and suggestions on how to improve the methods are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ChemistryMême sujetStudent Assessment and FeedbackTravaux en français237 207