How hermeneutics can guide grading in integrated <scp>STEAM</scp> education: An evidence‐informed perspective
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,243 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,057 |
| Communication savante | 0,022 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».