The Uses of Error: Toward a Realist Methodology of Student Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
What does realist theory have to say about the evaluation of students' performance in the humanities classroom? My question is motivated by the concerns students have expressed to me with the grading systems in their courses, and my own sense that realist theory might provide guidance in addressing these concerns. Particularly in qualitative fields such as English literature, the field in which I work, there is a fairly common perception among students that grade determinations are subjective, owing more to how well their ideas correspond with their instructor's than to their ability to produce work that meets a coherent set of course objectives. And little wonder. In many courses, little or no written documentation is ever provided describing the course objectives, the criteria by which individual assignments are assessed, or the relative weight of assignments in the determination of final grade. Factors such as "class participation" may constitute up to a quarter of a student's final grade without ever being explicitly defined, much less presented in a manner that explains why such factors should be relevant in the determination of grades.KeywordsRealist TheoryStudent EvaluationClassroom DiscussionFinal GradeTeacher ResponseThese keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».