Formative Learning Assessment with Online Quizzing: Comparing Target Performance Grade and Best Performance Grade Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Background: Using online low stakes MCQ quizzing as a formative learning method is common in many introductory courses; allowing for rapid student feedback. Purposes: A comparative study oftwo different approaches for administering low stakes multiple choice quizzes as tools to enhance formative learning in a large-lecture introductory marketing course was undertaken.Methodology/Approach: The sample population was 490 students drawn from two separate cohorts (Fall, n=172; and Winter, n=318). Both cohorts were subjected to 8 sets of quizzes. The Fall cohort’squizzes were scored on the basis of a best performance grade (BPG) while the Winter cohort’s were scored employing a target performance grade system (TPG). Learning related outcomes measuredincluded: overall course percentage grades, scores on midterm and final examinations, performance on an alternative exercise, practice exam performance, class participation activity, and time spent onthe learning management system (LMS). ANCOVA and MANCOVA analyses were undertaken to compare the two treatments using major, university experience, number of weekly course meetings,number of hours on the LMS, and class participation as covariates. Findings: The results indicated that the TPG cohort performed better than the BPG cohort on the final examination and overall coursegrades. The results were statistically significant. They also had higher first attempt scores on weekly quizzes, though not all results were significant. Discussion: The findings indicate that online quizzingscored using a “Targeted Performance Grade” approach is a more beneficial motivation for formative learning than scoring with a “Best Performance Grade” approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».