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Enregistrement W84902002

Developing a Grading Rubric in a Multi-TA Course

2011· article· en· W84902002 sur OpenAlexaff
Carolina Paz

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricGrading (engineering)ConstructiveMathematics educationAutonomyComputer scienceConsistency (knowledge bases)PsychologyPedagogyProcess (computing)EngineeringPolitical scienceArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project aims to assist the development of a grading rubric for marking essays in a biomedical ethics course although the process outlined can be applied to any multi-TA course. Guaranteeing grading consistency across teaching assistants (TAs) in courses with multiples TAs is challenging. Multi-TA courses are particularly challenging to maintain the consistency among TAs in respect to, for instance, teaching strategies and grading essays. Past teaching experiences, educational background, teaching perspectives, gender, and cultural background are some reasons why inconsistencies happen.\nIn an attempt to overcome this challenge, this project proposes a session that brings together TAs and the course instructor to develop a grading rubric that both makes sense for all TAs and meets the instructor’s expectations of the content and format of the essay. It is true that TAs must have autonomy in terms of teaching strategies; however, some consistency in the grading process is necessary to guarantee fairness to all students. Research suggests that grading rubrics help TA to consistently mark students’ written assignments. Furthermore, rubrics help TAs to provide constructive feedback to students and guarantee that students know the how their assignments will be marked.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,159 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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