Digital Technologies in Authentic Assessment in Higher Education: A Systematic Literature Review and Narrative Synthesis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Authentic assessment is widely recognized as a valuable method that reflects real-world contexts, allowing students to apply their knowledge to practical challenges and prepare for their futures. Despite the pervasive influence of digital technologies in modern work and life, their role in authentic assessment—an approach centered on real-world relevance—remains poorly understood. Key questions persist regarding how digital technologies are integrated into authentic assessment practices. This review examines the nature and extent of technology integration in authentic assessment within higher education literature. Through a systematic search, identification, analysis, and synthesis, we identified 52 relevant studies. Our findings reveal significant variation in technology use across the four steps of authentic assessment. While digital tools are commonly employed in assessment task design (Step 2), there is limited consideration of broader digital contexts (Step 1) or integration into evaluative judgments and feedback mechanisms (Steps 3 and 4). We also identify diverse approaches to incorporating technology within the design phase. These differences in technology use reflect varying conceptualizations of authentic assessment, influencing its design, implementation, and learning outcomes. To provide educators with practical guidance, we build on a widely adopted stepwise model by introducing a structured framework for integrating digital technologies into authentic assessment. Finally, we highlight areas for future research and practice that may enhance authentic assessment through technology.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle