Written-Based Progress Testing: A Scoping Review.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Progress testing is an increasingly popular form of assessment in which a comprehensive test is administered to learners repeatedly over time. To inform potential users, this scoping review aimed to document barriers, facilitators, and potential outcomes of the use of written progress tests in higher education. METHOD: The authors followed Arksey and O'Malley's scoping review methodology to identify and summarize the literature on progress testing. They searched 6 databases (Academic Search Complete, CINAHL, ERIC, Education Source, MEDLINE, and PsycINFO) on 2 occasions (May 22, 2018, and April 21, 2020) and included articles written in English or French and pertaining to written progress tests in higher education. Two authors screened articles for the inclusion criteria (90% agreement), then data extraction was performed by pairs of authors. Using a snowball approach, the authors also screened additional articles identified from the included reference lists. They completed a thematic analysis through an iterative process. RESULTS: A total of 104 articles were included. The majority of progress tests used a multiple-choice and/or true-or-false question format (95, 91.3%) and were administered 4 times a year (38, 36.5%). The most documented source of validity evidence was internal consistency (38, 36.5%). Four major themes were identified: (1) barriers and challenges to the implementation of progress testing (e.g., need for additional resources); (2) established collaboration as a facilitator of progress testing implementation; (3) factors that increase the acceptance of progress testing (e.g., formative use); and (4) outcomes and consequences of progress test use (e.g., progress testing contributes to an increase in knowledge). CONCLUSIONS: Progress testing appears to have a positive impact on learning, and there is significant validity evidence to support its use. Although progress testing is resource- and time-intensive, strategies such as collaboration with other institutions may facilitate its use.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».