Digital Technologies in Authentic Assessment in Higher Education: A Systematic Literature Review and Narrative Synthesis
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.
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 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 | 0,038 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».