Getting More Out of Midterm Assessments
Notice bibliographique
Résumé
An important reason for providing midterm assessments is to give students early feedback on their progress. Ideally, students will carefully analyze their performance and use the feedback provided to adjust their study strategies or approaches to engaging with the course materials. In our experience, however, only a small fraction of students seek advice from instructors or advisors after an unsatisfactory performance. Research has shown that many students have negative perceptions of office hours, and some students find them inconvenient or have misconceptions about the purpose of office hours. In addition, it is difficult for instructors to provide detailed and individualized advice to a large number of students in a weekly office hour. To address this challenge, we automatically provide additional grades that inform students on their performance in four basic question categories that are related to levels in Bloom’s taxonomy. We also provide a table with specific recommendations for how to improve in each of these categories. These recommendations are based on experience: from conversations with students, we have learned that unsatisfying performance can often be traced back to a lack of effective exam preparation. Many students study by reading solutions to in-class activities or homework rather than reworking problems. We also noticed that struggling students often fail at a fundamental level: they tend to read definitions superficially as symbols instead of interpreting them and exploring their meaning.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».