Thematic Working Group 5: Formative assessment supported by technology.
Notice bibliographique
Résumé
The future of assessment faces major challenges including the use of IT to facilitate \nformative assessment that is important for improving learners’ development, motivation \nand engagement in learning. In many countries, in recent years, a renewed focus on \nassessments to support learning has been pushing against the burgeoning of testing for \naccountability, which in some countries, renders effective formative assessment \npractices almost impossible. Moreover, a systematic review by Harlen and Deakin Crick \n(2002) revealed that a strong focus on summative assessment for accountability can \nreduce motivation and disengage many learners. At the same time use of IT‐enabled \nassessments has been increasing rapidly, as they offer promise of cheaper ways of \ndelivering and marking assessments as well as access to vast amounts of assessment \ndata from which a wide range of judgements might be made about students, teachers, \nschools and education systems (Gibson & Webb, 2015). These opportunities also extend \nto assessment of complex collaborative work (Webb & Gibson, 2015). Current \nopportunities for using IT, including for harnessing the data that is being collected \nautomatically, for formative assessment are underexplored and less well understood \nthan those for summative assessments. Opportunities for learning with IT and perhaps \nwith less teacher input are increasing but this depends on students developing as \nautonomous or independent learners. Research in formative assessment including \neffective feedback has emphasised the value of peer assessment practices for \ndeveloping self‐assessment capabilities and hence independent learners (Black, \nHarrison, Lee, Marshall, & William, 2003). At previous EDUsummITs the possibilities and \nchallenges for IT‐enabled assessments to support simultaneously both formative and \nsummative purposes were analysed (Webb, Gibson, & Forkosh‐Baruch, 2013). While these challenges remain, at EDUsummIT 2017 we focused on the opportunities and \nchallenges of IT supporting formative assessment because effective formative \nassessment is known to be extremely important for learning.
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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 | 0,165 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,026 |
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 ».