Oppilasarvioinnin yhteys oppilaan kokemukseen omista taidoista
Notice bibliographique
Résumé
Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää oppilasarvioinnin yhteyttä oppilaan kokemukseen omista taidoista. Tutkimuksessa haluttiin saada selville, kuinka tietoisia oppilaat ovat taitotasostaan ja ovatko oppilaan kokemukset omista taidoista samansuuntaisia kuin opettajan arviot oppilaan taidoista. Tutkimme myös vaikuttavatko oppilaan kokemukset taidoistansa hänen mieltymyksiinsä eri oppiaineita kohtaan. Tutkimuksemme on laadullinen ja siinä on käytetty fenomenologista lähestymistapaa. Tutkimusaineisto kerättiin tammikuussa 2018 yhdestä Jyväskylän alakoulusta. Tutkimukseen osallistui yhteensä 12 haastateltavaa, viisi 3-luokkalaista ja viisi 6-luokkalaista sekä näiden luokkien opettajat. Haastattelut toteutettiin teemahaastatteluina ja haastatteluaineisto fenomenologisen analyysin vaiheiden mukaan. Tutkimustulokset osoittavat, kuinka toteutettu arviointi on selkeästi yhteydessä oppilaan kokemukseen itsestä, oppilaan kykyyn arvioida osaamistaan, sekä hänen mieltymyksiinsä eri oppiaineita kohtaan. Käytössä olleet arviointimenetelmät ja saadun arviointipalautteen määrä vaikuttivat siihen, kuinka tietoisia oppilaat olivat osaamisestaan oppiaineessa. Lisäksi tulokset osoittivat yhteyden oppiaineessa pärjäämisen ja siitä pitämisen välillä. Tutkimustulokset vahvistivat käsitystä arvioinnin merkityksellisyydestä oppilaan itsetuntemukseen ja motivaatioon muodostumiseen. Tutkimus lisää tietoisuutta ja ymmärrystä oppilasarvioinnin tärkeydestä.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 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 ».