User experience of the Written Exam Question Quality tool to inform the writing of new written-exam questions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Creating new written-exam questions is a burdensome task for faculty members. While several guidelines exist, there had not been a previous attempt to streamline them in a user-friendly tool. We created the Written Exam Question Quality tool (WEQQ) and explored potential users' perception of this tool when writing their exam questions. Methods: We conducted a descriptive study to explore how four Canadian faculty members used the WEQQ. We conducted structured interviews that were analyzed within and across participants to understand the latter's perceived usefulness and acceptability of the WEQQ. Quantitative data from a short questionnaire on creating exam questions and their psychometric properties were also collected. Results and conclusion: Participants' perception of the WEQQ was positive, and they were favorable to its use. The WEQQ seemed to represent a user-friendly, easy way to help faculty members in creating multiple-choice or short-answer questions. Time on task remained the same when using the WEQQ. We were able to identify two user profiles, passive and active, which indicated how faculty members use the WEQQ to create exam questions. Future steps would be to further investigate if the WEQQ can increase the quality of written-exam questions and to understand how to promote an active use of the WEQQ when implementing this tool.
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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 | 0,017 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».