Replacing Power with Flexible Structure: Implementing Flexible Deadlines to Improve Student Learning Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Traditional course deadline policies uphold the myth of the “normal” student, assuming students face few and equal barriers to completing work on time. In contrast, flexible deadline policies acknowledge that students face unequal barriers and seek to mitigate them. Flexible deadline policies maintain structure while transferring some decision-making power from the instructor into the hands of the student. These practices align with current pedagogical movements in higher education that seek to empower all students to meet learning goals. This study explores student perspectives on, and use of, proactive extensions built into a recent university course. We compare extension use in low-stake, high-stake, individual, and team assignments; observe how extension use changed over the term; and examine student self-reported responses about the policy. Students unanimously agreed that the proactive extension policy was valuable to their learning. They reported that the proactive extensions enabled them to improve the quality of their work and to better manage their academic workloads, acting as self-regulated learners. They also frequently described reduced stress as a benefit. Extensions generally appeared to be used as needed rather than encouraging procrastination. Students also identified that the need to request extensions in other courses was a barrier. The instructor of this course also benefitted from implementing this policy. Faculty should consider implementing flexible deadline policies to improve student learning experiences and to contribute to a more equitable and inclusive learning environment.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».