The Influence of Two-Stage Collaborative Testing on Peer Relationships: A Study of First-Year University Student Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Two-stage testing is a form of collaborative assessment that creates an active learning environment during test taking. In two-stage testing, students first complete an exam individually, and then complete a subset of the same questions as part of a learning team with the ultimate exam score being a weighted average of the individual and team portions. In the second (team-based) part of the exam, students are encouraged to discuss solutions until a consensus among team members is achieved, thus actively engaging students with course material and each other during the exam. A short open-ended survey was administered to students at the end of the semester, and the responses coded by thematic analysis, with themes generated using inductive coding based on the principles of grounded theory. The most important conclusion was that students overwhelmingly preferred two-stage tests for the development of positive peer relationships in class. The most common themes that emerged from student responses involved positive feelings from forced interaction with their peers, the benefits of meeting and socializing with other students, sharing of knowledge with others, and solidarity or positive affect towards the process of working as part of a team. Finally, students also expressed an overall preference for two-stage exams when compared to solely individual, one-stage exams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».