Empowering Students through Elective Grading in a University Setting
Notice bibliographique
Résumé
In undergraduate university courses, the assessment methods often lack variety, which can lead to significant stress for both students and educators. It is becoming increasingly apparent that incorporating a range of assessment types could alleviate this stress and better accommodate diverse learning styles (Leite et al., 2010). Elective Grading (EG) is an approach to assessment that empowers students to determine their own grade weighting, based on their own learning goals and progress. EG can be implemented by using simple algebraic formulas to increase or decrease the original grade by the amount elected by the student. Using computer-based spreadsheet technology, EG can be included in a dynamic system that responds to the student's work, rather than relying solely on the instructor's evaluation. This article explains the rationale behind adopting an EG system, exploring a different option for students to re-weigh tests and assignments to reduce the perceived impact of each assessment, with no grade inflation. This flexible approach can mitigate student stress and anxiety, and practical strategies for its implementation across the curriculum. EG can enhance student learning and engagement from both the instructor's and the students’ perspectives. Students can use EG to adapt their own assessment preferences that may reduce stress and improve learning outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».