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Enregistrement W4391144344 · doi:10.1002/berj.3979

How hermeneutics can guide grading in integrated <scp>STEAM</scp> education: An evidence‐informed perspective

2024· article· en· W4391144344 sur OpenAlexafffund
Christopher DeLuca, Michelle Dubek, Nathan Rickey

Notice bibliographique

RevueBritish Educational Research Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSummative assessmentGrading (engineering)Formative assessmentMathematics educationPedagogyPsychologyQualitative researchEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,243
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,265
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2430,265
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0050,057
Communication savante0,0220,022
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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