Are we offering science students sufficient authentic assessments?
Notice bibliographique
Résumé
Authentic assessments are commonly promoted to assess higher-order thinking, encourage deep learning, and strengthen ties between classroom content and real-world problems. However, while many institutions highlight a commitment to authentic assessment in strategic documents, a clear definition of what constitutes authenticity and objective measures of the patterns and prevalence of these assessments is lacking. In a multi-year project, we compiled an inventory of all assessments across a complete BSc curriculum at a large Canadian comprehensive university and documented their authenticity to better understand student assessment experiences and facilitate discussion between instructors. Based on Villarroel's (2018) core dimensions of authenticity: realism, cognitive challenge, and evaluative judgement, we developed a rubric-style tool to score individual assessments as low, moderate, or high on each dimension. The tool has been applied to over 1000 assessments from face-to-face and remote settings, uncovering patterns in authenticity by class size, year level and assessment type. The prevalence of authentic assessment in our BSc program was low (<2%), with evaluative judgement being the weakest dimension across contexts. Small, 4th year courses were more authentic than large, early-year core courses, and assignments were consistently more authentic than tests. Curriculum-level authenticity didn’t change from face-to-face to remote settings, although nearly equal number of courses improved authenticity as decreased authenticity. This work presents a tangible tool and process that can be used to critically review individual assessments or complete curriculums and offers a representative data set for comparison. We will share practical strategies participants can consider at course, curriculum, or institutional levels to promote authenticity with an open call for collaboration.
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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 | 0,045 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».