MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4383815387 · doi:10.56230/osotl.16

Does it matter when it happens? Assessing whether formative quizzes at different timepoints in a course are predictive of final exam grades

2023· article· en· W4383815387 sur OpenAlexaff
Alice S. N. Kim, Mandy Frake-Mistak, Alecia Carolli, Brad Jennings

Notice bibliographique

RevueOpen Scholarship of Teaching and Learning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentFormative assessmentAcademic achievementPsychologyMedical educationPredictive valueMathematics educationMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important step towards promoting academic success is identifying students at risk of poor academic performance, particularly so they can be supported before they fall too far behind. In this study we investigated whether students’ grades on five quizzes that were distributed evenly throughout a course were differentially predictive of their grades on the final cumulative exam. Our focus was not on summative value of the quizzes, but rather how this information could be used to help inform more specific guidelines regarding when student performance should be a concern, and to provide insight for how to better individualize student support. The results of a regression analysis showed that students’ grades for the second, fourth, and fifth quiz were significant predictors of students’ performance on the final cumulative exam. Students’ grade on the first quiz reached borderline significance as a predictor of their grade on the final cumulative exam. Our findings suggest that students’ performance throughout various timepoints of a course is important to take into account for considerations about students' academic achievement. The implications of these findings include the use of frequent quizzing to identify students who would benefit most from additional, targeted academic support to improve the trajectory of their academic achievement. Additionally, students should be made aware of the relationship between their grades on quizzes to the final cumulative exam to help inform their decisions regarding individual academic planning and success.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Scholarship of Teaching and LearningMême sujetEvaluation of Teaching PracticesTravaux en français237 207