Digital Assessment Literacy: The Need of Online Assessment Literacy and Online Assessment Literate Educators
Notice bibliographique
Résumé
Creation of reliable online assessments have always been a concern by educators, this research article provides an idea for providing professionals training development for creating online assessments for the inexperienced assessment literate teachers. The research has placed the importance on the training of the educators in the assessment literacy with a proposed model of utilization of Educational framework to create digital online assignments using IT integrated tools. This paper uses mixed method research and examines the need of training for the creation of reliable assessments and assessment literate educators which will caters to the different students’ abilities. To further explore and understand the training needs of the assessment literacy, this research provides an insight of the year 2020 result analysis, as it might add a new dimension towards the professional development for the online assessment literacy skills. The collected data was used as descriptive, inferential data which was further analyzed and compared to the pretest and the current collected primary data. The purpose of this study shows the importance of the online assessment literacy and the need of assessment literate trained educators who might support in identifying the training needs of online assessment with help of Bloom’s Model in connection with the digital Bloom’s taxonomy. As some experienced educators lack the need of literacy training skills in the online assessments, this proposed model would be beneficial for the educators, and could prepare them as future trainers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».