Teachers’ conceptions and choices of assessment tasks in a Nigerian postgraduate teacher training
Notice bibliographique
Résumé
Student assessment is a process that entails the collection of evidence of learning in diverse and systematic ways to make judgments on students’ learning. What then is the perception of this vital tool in the hands of the users (teachers)? This study investigates teachers’ conceptions of assessment and their choices of assessment tasks in postgraduate teacher training. Action research with one group pretest-posttest design was adopted for the study. The survey used to collect data for this study has three sections (A, B, & C). Section A elicits participants’ personal information; Section B contains 20 different assessment tasks. Section C includes 26 items that examined participants’ conceptions of assessment from four different sub-scales (school accountability, student accountability, improvement of teaching and learning, and irrelevance factors). The researchers further validated the survey, and the Alpha reliability coefficient of the whole scale was 0.85. Data collected from twenty-eight randomly selected teachers out of forty-five were analyzed using descriptive measures and paired sample t-test. Findings revealed that teachers enact both summative and formative assessment tasks but with preferences for summative tasks. A significant difference in teachers’ conception of assessment was recorded, but there was no significant difference in teachers’ assessment conception based on gender. Recommendations are presented to improve the research knowledgebase on assessment in the Nigerian education context.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».