Beyond Assessment: Assuring Student Learning in Higher Education.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Setting up an 'Assurance of Learning' (AoL) system in line with requirements for accreditation is generally perceived to be a challenging task in both theory and practice. This paper provides an overview of the AoL system developed by the Faculty of Commerce and Administration to meet the requirements for accreditation by the Association to Advance Collegiate Schools of Business (AACSB), and describes its rationale, results achieved to date, and current challenges. The Faculty's system draws on the use of graduate attributes (Barrie, 2004), constructive alignment (Biggs, 1999), quality systems (Deming, 1982) and Theory of Constraints (Goldratt, 1994). In particular, individual student assessment is used to provide programme-level assurance of learning of graduate attributes. AoL's focus on 'closing the loop' – using student cohort performance data to inform system level change so that more students achieve the overall programme-level learning goals – is illustrated through a number of examples. While AoL developments have been led largely by business schools, we argue that wider adoption would allow universities to back up their claims about their students' achievement of graduate attributes, moving towards assuring, not just assessing, student learning.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle