MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393902987 · doi:10.3138/cjpe-2024-0005

Learning From Evaluation Data: Discoveries From the Inaugural Evaluation Capacity Case Challenge

2024· article· en· W4393902987 sur OpenAlexaffvenue
Michelle Searle, Jennifer Hughes, Katrina Carbone, Leslie A. Fierro, Mélissa Tremblay, Rebecca Gokiert, Isabelle Bourgeois

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of AlbertaMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation competitions, a process that has existed for more than three decades, are a mechanism to promote program evaluation and enhance evaluation capacity. Integrating these competitions into evaluation education extends traditional teaching models beyond theory-dense learning contexts. This practice note delves into the Evaluation Case Competition Challenge (EC 3 ), a case challenge designed to advance knowledge on evaluation capacity building (ECB). Insights from an end-of-experience survey are distilled into three discoveries: successful elements of the multifaceted competition structure and exploring the case challenge as a valuable opportunity for ECB, as well as a focus on student celebrations and suggestions. These discoveries provide insight into the learner experiences and recommendations for the future trajectory of EC 3 . Five guiding principles for envisioning evaluation learning competitions are offered for consideration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,710
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,166 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Program EvaluationMême sujetEvaluation and Performance AssessmentTravaux en français237 207