Does a classroom-based curriculum offer authentic assessments? A strategy to uncover their prevalence and incorporate opportunities for authenticity
Notice bibliographique
Résumé
Authentic assessment is revered to support student learning, but it is typically described within the context of work-integrated learning and professional schools, leaving one to question whether a classroom-based curriculum can offer authentic assessments. This study documented the prevalence of authentic assessments throughout a complete health science undergraduate curriculum in accordance with the four core dimensions of authentic assessment: realism, cognitive challenge, evaluative judgement criteria and feedback. Using a literature-informed authentic assessment tool and institutionally standardized course syllabi, 455 assessments in 62 courses were classified as low, moderate or high on core authentic assessment dimensions. Results show that few assessments scored high across all core dimensions (<1% of all assessments), as there was considerable variability across dimensions. Feedback had the weakest dimensional authenticity score. Authentic assessments were more prevalent within upper-year, small capstone courses, although they were not precluded from early-year, large classrooms. Assignments were significantly more authentic than tests, though tests were more dominant in the curriculum (63% marks from tests versus 37% from assignments). This work serves as a model for others seeking to review assessments in their curriculum and provides evidence from a large, representative BSc program to make practical recommendations to promote authenticity of assessments.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».