Best Practice for Online Tests: How Long Do Students Actually Need?
Notice bibliographique
Résumé
Multiple choice tests are unlikely to disappear from formal education, partly due to the ease of large-scale administration and grading and their similarity to licensing exams in various fields (e.g., nursing). Despite post-secondary instructors’ best intentions in giving students adequate time to complete multiple choice assessments, it can be difficult to judge the amount of time that is actually required by students, while attempting to maintain test integrity and minimize cheating behaviour. Further, much of the available literature on this topic focuses on students enrolled in four-year university programs, which are likely to differ from other post-secondary programs (i.e. two- and three-year diploma programs). The present study aims to quantify the amount of time students in two- and three-year programs actually used to answer multiple choice questions in a fully online, asynchronous, introduction to psychology course, as well as examine whether differences exist in the time used on two types of assessments: small quizzes with unlimited attempts and unit tests with only one attempt. Results showed that students used on average 39 seconds per question, though they used significantly more time on summative assessments (unit tests) compared to formative quizzes. These results can help guide pedagogical decisions, but it is also important to consider learner-specific characteristics which might affect how much time they use (or need) to complete multiple choice assessments.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| 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 | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».