Assessment Activities in Teaching First-year Engineering Mechanics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessment activities play a significant role in teaching first-year engineering mechanics courses to ensure that accreditation standards are met. Traditionally, for in-person lecture-based course delivery, assessments typically involved a mix of problem-solving assignments, labs and examinations. In terms of exams, they were often delivered in a time restricted in-person invigilated setting for first-year students to uphold academic integrity and ensure that assessments demonstrate individual learning for students. With the accelerated move to online delivery of lecture material during the Covid pandemic many instructors were required to rapidly transform to a completely different mode of assessment. This paper speaks to that rapid transformation of first-year assessments and how prior research in engineering education was used to ease the difficulty of this transition. Prior to the pandemic, there had been a need to investigate the use of online resources to assist in delivery of course materials, from online learning management systems (LMSs) to online resources (quizzes, worksheets, problem databases, interactive activities and simulation to name a few) that were often used to demonstrate competency of learning outcomes. In the past several years, the authors of this paper conducted research on large problem-solving databases, the use of active learning in accelerating efficacy for student learning, automatically generated assessment activities, and the development of online quizzes and exams. The paper summarizes the techniques used for assessments in first-year mechanics and makes a comparison to traditional methods as well as the tools (such as Crowdmark) used that facilitated uploading and marking of more traditional textbook assignments and seminar problems. A discussion and reflection of the successes and challenges (such as frequency of assessment) is then presented. Finally, the paper reflects on the more serious consequences of the move to online assessments in terms of issues with online invigilation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».