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Enregistrement W4321022335 · doi:10.22329/jtl.v16i3.6976

From Assessment for Learning to Assessment for Expansion: Proposing a New Paradigm of Assessment as a Sociocultural Practice

2022· article· en· W4321022335 sur OpenAlexvenueno aff
Kohei Nishizuka

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésFormative assessmentSociocultural evolutionSituational ethicsProcess (computing)Context (archaeology)PsychologyPedagogyEngineering ethicsSociologyComputer scienceSocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the importance of formative assessment has been recognized worldwide, the theoretical foundation is insufficiently captured within a broader sociocultural context that promotes teachers and students building an assessment culture. This study proposes a theoretical framework that supports the claim that formative assessment aims to accelerate an agentic process of transforming and improving the teaching–learning activity systems rather than helping teachers mold students with traditional values and cultural discourses. The characteristics of formative assessment were organized for each of the learning metaphors: acquisition, participation, and expansion. In this paper, assessment for expansion is defined as a form of formative assessment to facilitate expansive learning toward a process of making teaching–learning better, of which the functional core is sociocultural feedback with reference to situational criteria. Next, the theoretical discussions demonstrate that assessment for expansion emerges from making a third space and forming a culturally fitted tool for realistic and sustainable practical judgements. These conditions, which work within a continuum of problematic, ends-in-view, and expanded contexts, recognize the impact of assessments in associating a single student’s voice with a school- and community-wide problem. In conclusion, the possibilities and challenges of assessment for expansion are discussed from theoretical and practical perspectives.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,393 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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