Using a ‘Students as Partners’ model to develop an authentic assessment promoting employability skills in undergraduate life science education
Notice bibliographique
Résumé
Authentic assessments (AA) include three principles, realism, cognitive challenge, and evaluative judgment, and replicate professional workplace expectations. Developing AA in undergraduate life science education is necessary to promote critical skill development and adequately prepare students for the workplace. Using a 'Students-as-Partners' (SAP) approach, five students, an educational developer and the instructor codeveloped an AA requiring students to utilize scientific literacy (SL) and critical thinking (CT) skills to develop a data extraction table and generate communication outputs for scientific and nonscientific audiences. Subsequently, the SAP-developed AA was completed by students (n = 173) enrolled in a fourth-year life sciences and pathophysiology course who completed an online survey providing feedback about their perceived development of critical skills and the relevance of the assignment to the workplace. The top transferable skills students reported the greatest growth in were SL (41.6%, n = 72), communication (34.7%, n = 60), CT (16.2%, n = 28), and problem-solving (7.5%, n = 13). Student self-assessed and instructor-assessed grades were positively correlated, wherein 60.6% of students assessed their AA grades below the instructor's assessment and 4.7% of students assigned themselves the same grade as the instructor. Students' perceived stress levels were (a) negatively correlated with assignment grades and feelings of enjoyment, hope and pride, and (b) positively correlated with feelings of anger, anxiety, shame, and hopelessness while working on the assignment. This study demonstrates the impact of AA on the student learning experience and the relevance of AA to help prepare students for life science careers.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».