Ottawa 2020 consensus statement for programmatic assessment – 1. Agreement on the principles
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the Ottawa 2018 Consensus framework for good assessment, a set of criteria was presented for systems of assessment. Currently, programmatic assessment is being established in an increasing number of programmes. In this Ottawa 2020 consensus statement for programmatic assessment insights from practice and research are used to define the principles of programmatic assessment. METHODS: = 20), an inventory was completed for the perceived components, rationale, and importance of a programmatic assessment design. Input from attendees of a programmatic assessment workshop and symposium at the 2020 Ottawa conference was included. The outcome is discussed in concurrence with current theory and research. RESULTS AND DISCUSSION: Twelve principles are presented that are considered as important and recognisable facets of programmatic assessment. Overall these principles were used in the curriculum and assessment design, albeit with a range of approaches and rigor, suggesting that programmatic assessment is an achievable education and assessment model, embedded both in practice and research. Knowledge on and sharing how programmatic assessment is being operationalized may help support educators charting their own implementation journey of programmatic assessment in their respective programmes.
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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 | 0,214 | 0,307 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,012 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».