The Transition from Letter Grading to Modified Pass/Fail Grading at a College of Veterinary Medicine: A Narrative Inquiry of Student Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Compared with traditional letter grading, pass/fail grading is an assessment approach that can alter the educational environment and enhance student well-being without compromising education quality. Little is known about the experiences of students during the transition from traditional grading to pass/fail grading. The onset of the COVID-19 pandemic resulted in an abrupt move to modified pass/fail (MPF) grading at North Carolina State University College of Veterinary Medicine (NCSU-CVM), followed by a decision to permanently adopt MPF grading for the entire core pre-clinical doctor of veterinary medicine (DVM) curriculum. This study employed a narrative inquiry of surveys and interviews to facilitate deep understanding of student perspectives during the transition to MPF grading. Focus was placed on understanding what this transition meant for DVM students in terms of life and learning quality. Our analysis identified seven key themes that captured student experiences, which were generally positive, during this transition: education culture, student perceptions of instructor impact, shift from extrinsic to intrinsic valuation of curricular content, competitiveness for external merit-based opportunities, use of letter grading and MPF in a single semester, student recommendations, and well-being. Through exploration of these themes and presentation of concerns identified in students' stories, this study provides guidance for other programs considering revision of their own assessment frameworks.
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 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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».