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Enregistrement W4403430045 · doi:10.15173/ijsap.v8i2.5670

A students-as-partners-inspired approach to assessment rubric design

2024· article· en· W4403430045 sur OpenAlexvenueno aff
Christina Do, Hugh Finn, Andrew Brennan, Janie Brown, Anna Tarabasz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Students as Partners · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCurtin University of Technology
Mots-clésRubricMathematics educationComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global popularity of the students-as-partners (SaP) model in the higher education sector demonstrates that students, through their lived experiences, have valuable perspectives to contribute to shaping university curricular and co-curricular experiences. While there are numerous inherent benefits associated with facilitating SaP arrangements, incorporating such practices to influence curricular change can be difficult in highly regulated and accredited courses. This article presents a successfully trialled SaP-inspired model involving assessment rubric design in the Bachelor of Laws degree offered at Curtin University in Australia, which is subject to multiple layers of regulation at national and state levels by public and private bodies. The SaP-inspired model presented in the paper is a useful starting point for academics wanting to engage in SaP co-creation of curricular initiatives in contexts that are not especially conducive to SaP, for example, heavily regulated and accredited courses. This article further contributes to existing SaP literature as it presents qualitative and quantitative data collected from the students who engaged in the SaP-inspired model, as well as data collected from students who experienced the SaP-inspired outputs first hand. This article commences with a student reflection on the SaP-inspired model, written by Ryan Kirby who participated in the workshop and assisted in the creation of the assessment rubric and supplementary materials.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,461 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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