MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405675011 · doi:10.24908/pceea.2024.18591

Fear and Loathing in Attribute Grading: Helping Students Gain Confidence and Learn Effectively

2024· article· en· W4405675011 sur OpenAlexaffvenue
Shai Cohen

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrading (engineering)PsychologyComputer scienceMathematics educationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by the need for more effective grading methodologies in university settings, this paper investigates students’ perception of and responses to Attribute Grading (AG). Focusing on a first-year undergraduate remedial calculus class for engineering students, we research and analyze the effect of this standards-based grading scheme on extrinsic motivation and learning practices, in attempts to discern whether the theoretical advantages of it manifest in reality. Findings suggest that students effectively leverage the uniquely nuanced feedback provided by AG to inform their learning strategies. Given the nature of this field of inquiry, we propose avenues for future research to further explore these issues and enhance understanding of effective grading practices in higher education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)Même sujetEducational Assessment and PedagogyTravaux en français237 207