Quantitative Impacts and Student Perceptions of Offering Multi-Attempt Lockdown Assessment in Two Engineering Core Courses: Dynamics and Thermodynamics
Notice bibliographique
Résumé
Instructor-level assessment methodologies specific to engineering core curricula are synergized with institutional-level testing infrastructures to improve outcomes spanning academic integrity, grade accuracy, and elevating students' success.The combination of multiple-attempt testing within a properly proctored testing environment is explored herein.Namely, we compare the students' success rates in two different engineering core courses delivered as hybrid online/live courses during Summer 2022: Dynamics (155 students) and Thermodynamics (282 students).Assessments took place in a novel STEM-focused interwoven testing and remediation infrastructure, referred to as an Evaluation Proficiency Center (EPC), wherein students were permitted three attempts per test while they convened with the Graduate Teaching Assistants (GTAs) after machine scoring of each attempt to engage metacognition and learn from their mistakes before the next attempt.CANVAS was the Learning Management System (LMS) used for these courses, which provided Computer-Based Assessment (CBA) that facilitated the threeattempt testing.The least class average improvement from the first and the third (last) attempt for Thermodynamics was 16% in the third test.A similar comparison for dynamics attained a rate of 41% improvement for the first assessment in the course.A large students' percentage confirmed the method was effective in their learning and assessments.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».