Student Use and Perceptions of Embedded Formative Assessments in a Basic Science Veterinary Program
Notice bibliographique
Résumé
This work describes the implementation of online, timed, closed-book formative assessments across several modules of a first-year undergraduate veterinary program. This process does not require significant time investment since it can be implemented into existing programs of study. Students were surveyed on how they used these formative assessments for learning and, overall, were overwhelmingly positive about the opportunity to practice and receive feedback on their performance. Quantitative statistics on preferences as well as qualitative thematic analysis of open, free-text questions revealed clear preferences in how they choose to engage with the assessments for learning, as well as how they prefer assessments to be administered. Students were positive about the online nature of the exams and prefer formative assessments to be distributed across the teaching semesters without any time restrictions, allowing them to be completed as and when they choose. Immediate feedback in the form of model answers is the students' preference, although some value signposting to relevant resources for further research. Furthermore, students reported that they want more questions and tests to complement their learning, and overwhelmingly rely on guided and structured activities for learning and revision, which will need to be balanced with opportunities to develop critical thinking and independent learning skills when studying in a professional course, given students are not likely to default into such behavior. This work models a process many curriculum designers have undergone and continue to undergo in higher education as online, hybrid, and blended approaches to teaching have received renewed interest.
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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».