Authentic Assessment in Higher Education: Applying a Habermasian Framework
Notice bibliographique
Résumé
The pursuit of authentic assessment has challenged educators to redesign and reformulate assessment and evaluation to better meet the needs of digital-era learners. Its primary goal has been to bring more accurate representations of “real world” situations and characteristics to education through assessment. However, these moves toward authentic assessment have too often limited notions of authenticity to an external real world, which itself is often limited to the world of work. This restricted view of authenticity in assessment risks neglecting key aspects of students’ ontological and epistemological subjectivity, and their ever-changing, evolving and authentic notions of self. Authentic assessment requires a holistic approach that underscores the student as an individual within a society. This means we must strike a balance between social expectations and individual autonomy because authentic assessment that aims to replicate the world of work risks neglecting student agency, self-determination and the desire to achieve subjective authenticity. This paper’s purpose is to critically interrogate authentic assessment and analyse theoretical frameworks upon which higher education can build and implement balanced and holistic approaches to authenticity in assessment. Resting on Jurgen Habermas’ Knowledge Constitutive Interests, the authors argue for a more balanced approach to authentic assessment that incorporates human drives for objectified knowledge, communicative rationality, and emancipatory learning. After establishing the relevance of Habermas’ theoretical framework to authentic assessment, this paper examines the value of self, peer and negotiated assessment and the potential of digital tools to aid these processes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».