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Enregistrement W4388196622 · doi:10.22318/cscl2023.978554

Towards Developing Scalable Assessments of Higher-Order Learning

2023· article· en· W4388196622 sur OpenAlexaff
Carolyn D. Sealfon

Notice bibliographique

RevueComputer-supported collaborative learning/˜The œComputer-Supported Collaborative Learning Conference · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Strategies and Epistemologies
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalabilityComputer scienceClass (philosophy)Order (exchange)CognitionPath (computing)Engineering ethicsMathematics educationArtificial intelligencePsychologyEngineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve and broaden participation in science, technology, engineering and math (STEM) requires assessments of learning that are created within a compassionate learnercentered philosophy with heightened attention to ethics and bias.This poster proposes a path towards scalable, learner-mediated assessment instruments of higher-order cognitive abilities that would be convenient to implement at large scales or in any university class. MotivationIt is increasingly more valuable for students to learn higher-order skills such as creativity and critical thinking than to learn factual or procedural knowledge (OECD, 2018), especially as artificial intelligence gains sophistication.Yet many assessments of learning and teaching in STEM (science, technology, engineering, and math), especially at large scales, tend to emphasize and reward lower-level factual and procedural learning (e.g., Momsen et al., 2013).Furthermore, many historical and current ways of assessing knowledge and abilities disadvantage marginalized groups (e.g., Kincheloe et al., 1997;Clark, 2013).Learner-centered instructional approaches help students develop higher-order skills in STEM (e.g., Etkina & Planinsic, 2015;Handelsman et al., 2006) and especially help underrepresented students (e.g., Theobald et al., 2020).Yet faculty are slow to adopt learner-centered approaches (e.g., Henderson & Dancy, 2007).Most universities primarily assess teaching through student evaluations, which are biased against minoritized faculty and may incentivize authoritative approaches (e.g., Kierstead et al., 1998;Deslauriers et al., 2019).To transform educational institutions into equitable systems will require rethinking how we perform and use assessments, both for providing students with credentials and for judging the effectiveness of instruction.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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