Administrative Considerations Pertaining to the Use of Creative Methods of Student Assessment: A Theoretically Grounded Reflection from a Master of Biostatistics Program
Notice bibliographique
Résumé
Student evaluation is a key consideration for educational program administrators because program success depends on students’ ability to demonstrate successful development of core competencies. Student evaluations must therefore be aligned with learning objectives and overall program goals. Graduate level educational programs typically incorporate course-level and program-level evaluations, e.g., a final examination in a single course vs. a qualifying examination that assesses knowledge gained from several courses. While there is often considerable attention given to the structure of these evaluations at the program level, the format is typically left to the instructor’s discretion. We argue in this article that there are administrative advantages to encouraging instructors to adopt creative forms of assessment that extend beyond the typical concerns related to program structure. Specifically, we argue that advantages can be gained in terms of increasing student engagement, adding real world context to student evaluations, maintaining positive program culture, and reducing the opportunity for cheating. We present two examples of creative assessments implemented in a 2-year Master of Biostatistics program, along with a discussion of three key questions administrators should consider as they work with instructors to develop innovative assessment methods: (1) what changes to make; (2) in what order to make those changes; and (3) how to consult with instructors about making those changes.
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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 | 0,148 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,017 |
| Communication savante | 0,021 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,038 |
| 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 ».