The Use of Peers in Assessment for Learning: A Case Study of Trainee Teachers at Bindura University of Science Education (BUSE), Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
The study was an exploration of trainee teachers’ understanding, perceptions of, and confidence in the use of peers in assessment for learning (AfL) at Bindura University of Science Education, Zimbabwe. Trainee teachers were enrolled in a programme that used a blended model of teaching and learning between February and June 2021. Trainees participated in online seminars and peer assessment in a course on curriculum development and completed questionnaire eliciting their attitudes toward peer assessment. A mixed-methods approach using both quantitative and qualitative methodologies was adopted. Quantitative data were analysed using descriptive statistics, mean item scores and the summated scores for the three constructs of confidence, benefits of and threats to peer assessment. Open-ended items were analysed qualitatively and emerging themes were reported. Summated scores of 4, meant trainees had positive attitudes toward peer assessment and believed in numerous benefits of using peer assessment. A summated mean score of 3 for threats to peer assessment meant trainee teachers had neutral views to the construct. Conflicting messages were evident. The same trainees who believed that peer assessment was useful still doubted sincerity of peers and preferred teacher assessment. Further research, using a larger population and sample and interviews to probe doubts in peer assessment, is recommended.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».