Benefits of Transitioning from Paper-Based to Online Assignments in Problem Solving Courses
Notice bibliographique
Résumé
Students registered in numerical-based problem-solving courses are often given a number of assignments to complete independently in order to demonstrate and refine their problem-solving skills. Traditionally, these assignments are paper-based and all students receive the same problems to solve; thus, they often rely heavily on their peers or on solution manuals to complete their assignments. As a result, assignment grades are typically high, but do not correlate with test or exam performance.
 In this paper, we describe the use of Numbas, an open educational resource created by the University of Newcastle, England, as a customizable, online assignment system. Using Numbas, each student is provided with a unique set of problems, each with randomly generated values. While they are still allowed to work collaboratively with their peers, this randomization encourages students to develop their critical thinking skills to solve unique problems. To identify if the use of the online assignment system is correlated with enhanced performance, final exam grades earned by students who were exposed to either the paper-based or the online assignment system were compared.
 Furthermore, data from student feedback surveys were analyzed to identify student-perceived strengths and challenges associated with the online assignment system, and to determine possible opportunities for improvement. The study demonstrated an improvement in knowledge-based skills among students who were exposed to the online assignment system, compared to those who wrote paper assignments. However, no significant improvement in problem-solving skills was observed. Similar findings have been reported by other research works studied the same concept. Further, 88% of students surveyed reported that the online assignment system improved their learning experience.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».