MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389314126 · doi:10.5206/cjsotlrcacea.2023.2.14217

Engagement in Assessment Change and the Role of SoTL

2023· article· en· W4389314126 sur OpenAlexaffvenueabout
Natalie Simper, Amanda Berry, Katarina Mårtensson, Nicoleta Maynard

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)PsychologyPedagogySociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study follows a network-based Assessment Redesign Project at a Canadian university to investigate engagement and sustained implementation. The following strategies were employed in the project: mini-grants, embedded support, a community of practice, and social networks. Assessment facilitators worked in discipline clusters to achieve mutual goals for assessment reform targeted at the authentic assessment of critical thinking and problem-solving. Interviews were conducted with nine of the 25 project members one-year post-implementation. The study adopted a motivational theoretical lens to investigate how the experience of the Assessment Redesign Project affected motivation and the continued adoption or propagation of assessment strategies. Participants commented on how helpful the embedded support had been in building their assessment skills or knowledge. The mini-grants were used (in some cases) to fulfil scholarship of teaching and learning (SoTL) goals. All of those engaged in SoTL demonstrated intrinsic motivation for assessment change and had propagated assessment techniques or activities into other courses. In the few cases where motivation was purely extrinsic, there was no SoTL or continuation of assessment activities. This study highlights the links between SoTL and the longer-term impact of the Assessment Redesign Project. Suggestions are provided for institutions wishing to replicate outcomes from the project.

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 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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and LearningMême sujetStudent Assessment and FeedbackTravaux en français237 207