The Effects of Exam Setting on Students’ Test-Taking Behaviors and Performances: Proctored Versus Unproctored
Notice bibliographique
Résumé
One of the biggest challenges for online learning is upholding academic integrity in online assessments. In particular, institutions and faculties attach importance to exam security and academic dishonesty in the online learning process. The aim of this study was to compare the test-taking behaviors and academic achievements of students in proctored and unproctored online exam environments. The log records of students in proctored and unproctored online exam environments were compared using visualization and log analysis methods. The results showed that while a significant difference was found between time spent on the first question on the exam, total time spent on the exam, and the mean and median times spent on each question, there was no significant difference between the exam scores of students in proctored and unproctored groups. In other words, it has been observed that reliable exams can be conducted without the need for proctoring through an appropriate assessment design (e.g., using multiple low-stake formative exams instead of a single high-stake summative exam). The results will guide instructors in designing assessments for their online courses. It is also expected to help researchers in how exam logs can be analyzed and in extracting insights regarding students' exam-taking behaviors from the logs.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».