Recovery from university grade inflation after the COVID-19 pandemic varies by faculty
Notice bibliographique
Résumé
Recovery from university grade inflation after the COVID-19 pandemic varies by faculty Higher education institutions worldwide report a drastic increase in grades during the COVID-19 pandemic. Since it was not paralleled by an increase in student achievements, the consensus is that the pandemic came with grade inflation, which exceeded the systematic multiannual trends of grade inflation. The present paper adds two novel aspects to this body of research. First, unlike most existing reports, this study covers the post-pandemic timespan and quantifies the degree of return to pre-pandemic grading patterns. We examine changes in grade point average (GPA) values in undergraduate students from two Canadian universities (N = 32,753 and N = 15,101) in the circum-pandemic period from 2018–2019 through 2022–2023. Second, we consider changes in grading by university faculty. The central finding in both universities is that post-pandemic GPAs returned fully to pre-pandemic levels only in some faculties (e.g. Business, Engineering, Health Sciences) but are still inflated in others (e.g. Humanities, Social Sciences) compared to pre-pandemic levels. Thus, post-pandemic grades stemming from some faculties are more trustworthy, i.e. exhibit less inflation and are more closely aligned with student achievement, than in other faculties. We provide correlational evidence that the faculties that have curbed grade inflation more successfully are the more selective ones and arguably have more incentives to maintain higher educational standards.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».