Teachers’ Practice and Perceptions of Self-Assessment and Peer Assessment of Presentation Skills
Notice bibliographique
Résumé
Assessment has shifted from assessment of learning to assessment for learning. Self-assessment and peer assessment therefore appear to play more important roles as they encourage students to critically reflect on their own and their peers’ learning progress and performance. Although self-assessment and peer assessment of written language performance have been widely explored, assessment of spoken language, especially in presentation skills, is under-explored. Additionally, students’ peer assessments are found to be different from teachers’ assessments (De Grez, Valcke, & Roozen, 2012), with this possibly due to the lack of training. This study aimed to investigate whether in-service teacher participants, with experience in marking students’ performance, would be able to undertake self-assessment and peer assessment effectively in comparison to the teacher’s assessment. The study also intended to explore participants’ perceptions of self-assessment and peer assessment of English presentation skills. The participants were 14 in-service teachers teaching their native language at different levels, ranging from primary to tertiary, who were also studying English as a foreign language. The research instruments were scoring rubrics and an online questionnaire. The data were analysed by Pearson’s correlation coefficients, means and standard deviations. The results revealed that in-service teachers could perform better in peer assessment. The study’s discussion provides fruitful implications for language assessment.
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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 | 0,009 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».