USING A MIDTERM WARNING SYSTEM TO IMPROVE STUDENT PERFORMANCE AND ENGAGEMENT IN AN INTRODUCTORY STATISTICS COURSE: A RANDOMIZED CONTROLLED TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on an evaluation the effectiveness of e-mailed grade “nudges” on students’ performance and engagement in an introductory statistics course for undergraduate health science students. In 2020–2021, 358 students were randomized to an e-mail (n = 178) or no e-mail (n = 180) group. The intervention e-mail contained information on each student’s predicted final grade (grade nudge). Using two-sample t-tests, the statistical analysis of final grades in the course showed a higher compatibility with a model of no mean difference for students in the e-mail (73.5%) vs. no e-mail (72.1%) group. Comparison of the distributions of final grades between the two groups, however, suggested the e-mailed nudges may be related to slight improvements in final grades. Specifically, the median final grade was higher in the e-mail group (74.6 vs. 72.4); the Q1 value in the e-mail group was also higher, and the interquartile range was similar: no e-mail group (15.8) vs. e-mail group (14.2). Students also completed the Scale of Student Engagement in Statistics (SSE-S). Total engagement, affective and cognitive subscale scores of the SSE-S were higher in the e-mail group, resulting in low compatibility with a model of no difference in engagement scores. Overall, the results showed there is potential for our midterm warning system to be used to improve outcomes, particularly given that it is simple to implement, cost-effective, and easily scalable.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».