Accessibility in assessment for learning: sharing criteria for success
Notice bibliographique
Résumé
Assessment for learning (AfL) practices in secondary schools are intended to help learners understand what expert performances in disciplines look like, and then apply this understanding to their own learning and assessment performances. Common AfL practices such as sharing criteria for success through rubrics and students using them to interrogate exemplars and give feedback rely heavily on the students’ language and attention. Students need to understand and draw on conceptual and collaborative language, and to make connections across several activity stages. Consequently, students with language and/or attentional difficulties and their teachers face a dilemma. On the one hand, AfL practices can provide access to developmentally appropriate curriculum. On the other, AfL practices may present additional barriers to learning. This article identifies some of the barriers students with language and/or attentional difficulties may encounter in common AfL practices, and how teachers adapted sharing of success criteria to design for greater accessibility. Access to learning is conceptualized by referring to Dewey’s principles of continuity and interaction. Interviews with 20 teachers were analyzed to find out how they adapted AfL to be more accessible in an 8 week AfL pedagogical intervention focused on success criteria. Ideas for designing accessible AfL practices from the outset are outlined as teachers realized the role of their language, small steps, visual tools, and regular opportunities for connection and interactions in making it more likely for students to benefit from AfL practices. Given that students with language and/or attentional difficulties represent some of the highest occurrences of disability in student populations, these ideas have immediate relevance for teachers and those who support AfL practices in educational policy and research.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».