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Enregistrement W4362575713 · doi:10.22215/etd/2023-15370

The Development of Students' Assessment Literacies as They Transition to University: An Exploratory Case Study

2023· dissertation· en· W4362575713 sur OpenAlexaffabout
Tina Beynen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)PsychologyReflexivityPedagogyMathematics educationSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in academic demands, expectations, and ways of demonstrating knowledge through assessments are among the challenges faced by students transitioning to university. There is transition research in the Canadian context, but little documenting students' experiences with assessment, or how they develop their assessment literacies (e.g., understanding assessment in the course context and how assessment information is used to monitor and improve learning). This research examined how first-year university students' experiences with, knowledge of, and expectations about assessment impacted the development of their assessment literacies as they transitioned to university. The exploratory case study was theoretically framed by social cognitive theory (Bandura, 1977a, 1986) and reflexivity (e.g., Ryan, 2015; Schön, 1983, 1987). Three data sources were collected from ten first-year student participants: course assessment documents that triangulated students' responses from two semi-structured interviews and students' assessment journal entries. These data were coded using Saldaña's (2016) structural, emotion, and values coding. Course assessment documents were compared and categorized (Maxwell & Miller, 2008), noting the social setting and social actors (stakeholders) involved (Coffey, 2014). The findings illuminated four primary impacts on students' development of assessment literacies: 1) multiple interacting literacies needed to facilitate success; 2) social (i.e., personal and academic) supports; 3) variability in teaching staff; and 4) assumptions made by institutional stakeholders about what students know and can do. These impacts resulted in navigational work (extra work beyond typical class and assessment preparation), but also the development and implementation of navigational strategies used to cope with the new academic expectations and demands of university. The findings led to a working model that characterizes how students learn and are empowered by collaborating with teachers and acting reflexively and autonomously within a cycle of teaching, assessment, and learning that is facilitated by formative feedback. This dissertation research adds to the literature on the development of students' assessment literacies, and highlights the navigational strategies that facilitated student participants' development of assessment and other literacies as they met the academic demands of university. Increased understanding of such development and what promotes it may facilitate greater student success in the first year of university and beyond.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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