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Enregistrement W4389050276 · doi:10.54254/2753-7048/26/20230843

Research Review on the Improvement of Scholarships Evaluation in Chinese Colleges

2023· article· en· W4389050276 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLecture Notes in Education Psychology and Public Media · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Educational Techniques
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentDominance (genetics)IncentiveFormative assessmentEducational evaluationMathematics educationPolitical scienceMedical educationEngineering ethicsPsychologyEngineeringEconomicsMedicineMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholarships have been playing an important role in higher education because of its positive incentives. As the essential element of scholarships, scholarships evaluation has a direct influence on the effect of scholarships. Educational workers have worked on improving scholarships evaluation for function maximization, and they have gained theoretical and practical achievements. Built on related studies, the paper is to briefly introduce the current situation of scholarships in Chinese colleges from three aspects: purpose, program and process, to describe three obvious difficulties scholarships evaluation having faced: Matthew effect caused by changeless criteria, unfairness in reviewing non-academic criteria, and the dominance of summative assessment, and to relate three corresponding strategies educational workers have put forward: making Catfish effect by establishing dynamic evaluation system, increasing fairness by quantitating non-academic criteria, and weakening the dominance of summative assessment by introducing foreign educational assessment theories. It is worth to further explore how to gain better balance between achieve effectiveness and demonstrate practicality.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,340 · 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