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Enregistrement W4411157553 · doi:10.1080/10645578.2025.2494485

Implementing Culturally Responsive Evaluation Methods: Reflections on Challenges to Traditional Understandings of Power, Validity, and Rigor

2025· article· en· W4411157553 sur OpenAlexaff
Elizabeth Kunz Kollmann, A. Marella Atwood, Allison Anderson, Rae Ostman, Katrina L. Bledsoe, Christina Buffington, Matt Cass, Jacqueline DeLisi, Ali Jackson, Christina Leavell, Kalman Mannis, Paul Martin, Catherine McCarthy, Randi Neff, Leigh Peake, E. B. Sparrow

Notice bibliographique

RevueVisitor Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensLearning Partnership
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPower (physics)RigourSociologyPsychologyEngineering ethicsPolitical scienceEpistemologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this reflective article, the evaluation team for the NASA-funded SciAct STEM Learning Ecosystems project discusses the process we used to study four exemplar STEM learning ecosystems in regions across the US using culturally responsive evaluation (CRE) methods. We expected to follow a linear path for each of the study’s three inquiry cycles but found that this process needed to be fluid because of the culturally responsive evaluation methods employed. These methods meant we shared control with the project team in ways we had not before and had to rethink study validity and rigor. Beyond the evaluation team, this article shares reflections from the project team as well as the study’s external evaluation advisor about what it was like to participate in a study that used CRE methods.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,728
Tête enseignante GPT0,658
Écart entre enseignants0,070 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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