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Enregistrement W4205154527 · doi:10.1097/acm.0000000000004507

Written-Based Progress Testing: A Scoping Review

2021· article· en· W4205154527 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensMedical Council of CanadaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorFormative assessmentTest (biology)Inclusion (mineral)Consistency (knowledge bases)Thematic analysisMEDLINEData extraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,247
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,247
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0400,032
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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