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Enregistrement W4405564424 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2021.1.14207

Collaborative Assessment: Using Self-assessment and Reflection for Student Learning and Program Development

2021· article· en· W4405564424 sur OpenAlexaff
Ellen L. Flournoy, Lauren C. Bauman

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-assessmentReflection (computer programming)Self-reflectionMathematics educationPsychologyComputer scienceMedical educationPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collaborative Assessment: Using Self-assessment and Reflection for Student Learning and Program DevelopmentAbstractAs program-level assessment increasingly becomes an integral part of the higher-education landscape, so does the debate regarding the efficacy of current assessment methods. Traditionally, students do not participate in assessment—neither of their own learning nor of institutional or program efficacy. Our assessment process presents an alternative to traditional program-level assessment and is meant to improve student learning in two ways: (1) by asking students to reflect on their achievement of learning outcomes using evidence-based methods; (2) by providing assessment practitioners with authentic, contextualized data on which to make claims about curricula. This collaborative assessment process was designed to address the complex needs of a cross-curricular rhetoric program but responds to many general concerns about traditional assessment methods.Au fur et à mesure que l’évaluation de programmes fait de plus en plus partie intégrante du paysage de l’enseignement supérieur, il en va de même du débat sur l’efficacité des méthodes d’évaluation actuelles. Traditionnellement, les étudiants et les étudiantes ne participent pas à l’évaluation, ni à celle de leur propre apprentissage ni à celle de l’efficacité des programmes ou de l’établissement. Notre processus d’évaluation présente une alternative à l’évaluation traditionnelle de programmes et a pour but d’améliorer l’apprentissage des étudiants et des étudiantes de deux manières : 1) en demandant aux étudiants et aux étudiantes de réfléchir à la manière dont ils et elles ont atteint les résultats d’apprentissage, à l’aide de méthodes basées sur l’évidence, et 2) en fournissant aux praticiens de l’évaluation des données authentiques et contextualisées sur lesquelles ils peuvent se prononcer sur les programmes d’études. Ce processus d’évaluation en collaboration a été conçu pour répondre aux besoins complexes d’un programme de rhétorique transdisciplinaire mais il répond également à de nombreuses préoccupations générales concernant les méthodes d’évaluation traditionnelles.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
grokaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
opusaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,684
Écart entre enseignants0,431 · 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

Étiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Autre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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