How Students’ Perceptions of Assignments that Help Them Learn Can Inform Course Design Decisions
Notice bibliographique
Résumé
The assessments that instructors choose to implement suggest to students where they should focus their study efforts and can thus be leveraged to engage students in learning. However, engagement is also influenced by students’ perceptions of the inherent learning value of the assessments. These perceptions should therefore be taken into account when designing assessments. Our center for teaching and learning surveyed students at a large Canadian research-intensive university to learn about their perceptions of assignments that help them learn. The goal of the investigation was to gather information that could be used to inform course design decision-making and thus improve students’ learning experience. A thematic analysis of the 106 responses received indicate that students perceive assignments to be helpful when they are hands-on, involve problem solving, have real-world application, and allow flexibility. Through a content analysis, we identified 91 (86%) of the assignments as involving higher order thinking and 14 (13%) lower order. We also identified 29 (27%) of the responses as involving the adoption of values and attitudes. While a more nuanced approach to planning assessments is needed than just doing what students say helps them learn, our students’ responses provided local examples that our instructors and other course/instructional designers can draw on to plan relevant and meaningful assessments to support students with achieving course learning outcomes.
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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 | 0,013 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».