How hermeneutics can guide grading in integrated <scp>STEAM</scp> education: An evidence‐informed perspective
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Addressing calls to develop assessment theories for integrated teaching and learning, we propose an evidence‐informed perspective on grading in Science, Technology, Engineering, Arts and Mathematics (STEAM) education. We leveraged a qualitative collective case study design to generate rich profiles of three exemplary STEAM teachers' grading approaches and practices. Data sources included semi‐structured interviews and artefacts of teachers' instruction and assessment practice. We analysed qualitative data from interviews and artefacts using a general inductive approach. The teachers in our study pushed back against ‘objective’ views of grading, whereby grades are composites of summative assessments, in favour of informed and contextualised grading, which aims to document and support a negotiated understanding of each student's learning journey. Teachers' grading practices aligned with a hermeneutic approach to classroom assessment validity: the teachers (a) collected and interpreted a wide range of evidence of student (re)learning; (b) centred students' perspectives and evidences; and (c) employed their professional judgement to determine students' grades. Teachers characterised grading as a process of accounting for all available evidence, blurring the boundaries between formative and summative assessment. Documenting the learning process, rather than focusing on products, can support deeply integrated learning. Importantly, the teachers supported students in documenting their own learning and negotiating their grades with reference to self‐generated evidence. This practice stands to reduce power imbalances between students and teachers and foster students' self‐regulated learning. Our findings inform a framework which STEAM educators can use to guide grading in integrated classrooms, an enduring challenge for integrated learning.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle