Towards Developing Scalable Assessments of Higher-Order Learning
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».