An Automated Feedback System Framework to Facilitate Instructor Self-Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Instructors in higher education face challenges getting feedback about their instructional artifacts. It could impact instructors' performance and students' learning outcomes. Exploring a better way to assist instructors to self-examine their work is important. This research investigated the creation of a framework to automatically generate individualized feedback for instructors regarding their instructional artifacts. It limited the investigation to use one instructional artifact, the course outline preparation, as the proof-of-concept experiment to demonstrate the potential of automatically providing instructors with feedback about communication, organizational, and planning instructional skills.Limited studies investigated instructors' skills. This research conducted a thorough literature review to identify the skills of successful instructors and the process used to evaluate those skills. It used a mixed approach looking for specific skills that appear more frequently and indicate clear impacts on success. The investigation concluded with a clear identification of the essential skills possessed by good instructors that can help to understand how to improve the quality of their instructions.Furthermore, this research conducted a single exploratory survey using closed-ended questions. The goal of the survey's questions is to gather opinions from participants in different departments and colleges from the University of Guelph. The results investigated the essential components in the course outlines and how they impact instructional skills. The outcomes from the survey demonstrated the data components used in data analysis. The data analysis outcomes identified the way to design the proposed framework, which can help university instructors. This research made three major contributions: a) the identification of essential skills for successful instructors; b) the necessary components to design the proposed Automated Feedback System for Instructors (AFSI) framework; and c) the exploration of data to demonstrate that feedback topics can be automatically determined. The objective of the AFSI feedback is not to judge the instructors' performance but to provide private and immediate feedback that can help instructors to adjust their work as the semester progresses.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».