From challenge to innovation: A grassroots study of teachers’ classroom assessment innovations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We are at a critical moment for assessment in schools. Teachers are called to navigate advances in classroom assessment research, top‐down assessment policies, and lingering effects of the COVID‐19 pandemic on teaching and learning. Embedded in this context are also systemic challenges to teachers’ assessment practice. This paper analyses these challenges to characterise the current context for teachers’ assessment work and considers teachers’ innovative responses to these challenges. Data are drawn from 168 qualitative responses to a baseline assessment innovation survey across 10 Canadian provinces and territories as well as 10 other international jurisdictions. Eight themes were identified related to teachers’ assessment challenges and innovations, including: negating innovation, the emotions of assessment, grade obsession and the gradeless spectrum, conflicting orientations towards assessment, the use of ‘assessment talk’, data overload, equitable assessment and actions that make learning and assessment visible. These findings directly support the widespread goal of implementing assessments that effectively and consistently serve student learning. The paper concludes with a discussion on how teachers move from facing assessment challenges to engaging in assessment innovations.
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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 | 0,030 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,032 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».