Notice bibliographique
Résumé
Higher education institutions are increasingly aware of the importance of inclusive assessment, yet large-scale implementations of inclusive assessment policies and practices are rare. Why is it so tricky to design assessment that inclusively considers the diversity of students? This article argues that whilst trying to solve the problem of inclusive assessment, research and practice communities may have forgotten to pay attention to this problematisation itself. Perhaps the problem of inclusive assessment cannot be solved. In this article, inclusive assessment is theorised as a paradox that is organised around three central tensions: (1) Whereas assessment aims to reduce human diversity to hierarchies and categories, inclusive education seeks to move beyond such sorting systems; (2) whereas assessment relies on uniformity, inclusion builds on diversity; (3) whereas assessment is grounded in individualism, inclusion grows from interdependence. Inclusion and assessment may simply be incompatible, at least in terms of how these ideas are currently understood. It is suggested that higher education sectors may continue living with the paradox, try to mitigate the paradox, or embrace the paradox. Given that students are the ones who must live through this paradox, these issues are not merely theoretical but urgent and real.
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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 | 0,066 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,047 |
| Communication savante | 0,018 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».