Acceptance and usage of e-assessment for UK awarding bodies – a research study
Notice bibliographique
Résumé
This research provides an exploration of the UK e-Assessment market, in\nrelation to the UK Awarding Bodies, comparing findings with those of twelve\nmonths ago. It also elucidates on the key areas that have emerged since the\nfirst research was conducted.\nThis provides an insight into the remaining drivers and barriers to the adoption\nof e-Assessment, but also the widespread acceptance and adoption in the\nUK.\nWith 81% of all recognised Awarding Bodies being interviewed, this study is\nverging on an Awarding Body e-Assessment census based on sound\nresearch principles which will lead to continuing e-Assessment development.\nThe level of e-Assessment industry knowledge and uptake of programs within\nUK Awarding Bodies is at a much more advanced position compared to the\nprevious research findings. The pace of market change has clearly quickened.\nIt is possible to state that these findings will allow Awarding Bodies to revisit\ntheir thoughts on e-Assessment, altering the pace of market maturity in the\nshort to medium term.\nQuestions related to topics such as psychometrics, use of multiple choice\nquestions for higher levels of learning and e-Assessment location preference,\nhave provided responses which give a sign-post for the key emergent market\nneeds.
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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 | 0,016 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».