Creating a Competency Continuum: Assessing mathematical literacy in secondary education
Notice bibliographique
Résumé
Following educational trends in jurisdictions around the world, in 2015 the Ministry of Education (MOE) in British Columbia (BC), Canada introduced a redesigned K-12 curriculum which moved away from content-focussed educational objectives towards competency-driven learning outcomes. One of the significant challenges of this curriculum change is the absence of a framework that supports educators in effectively assessing the type of learner competency development used by the MOE as part of their graduation framework at the secondary level. In this project, we responded to this challenge by developing and testing a novel assessment instrument for use in a competency-based learning environment in BC. This instrument incorporates fuzzy logic principles to assess learning artifacts in the context of mathematical literacy as defined by the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) Programme for International Student Assessment (PISA). In partnership with the Pacific School of Innovation and Inquiry (PSII), an independent, inquiry-based secondary school located in Victoria, BC, we introduced this assessment instrument, and then, over the course of two months in 2018, collected data concerning its use in assessment of mathematical literacy in their highly personalized and interdisciplinary learning environment. We present the initial findings from the study, and iterations on the assessment tool which further address challenges of implementing competency-based assessment (CBA) in BC K-12 classrooms and beyond.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».