Portfolio Project as Summative Language Assessment: Engaging Learners Online
Bibliographic record
Abstract
High stakes midcourse and final exams have long been a dominant assessment model. But exam performance does not necessarily correlate with learning or students’ ability to apply learning to real-life scenarios outside the classroom. Reliance on such high-stakes assessments can result in elevated learner stress during exam times and lack of learner engagement during non-exam times. In contrast, active learning requires ongoing student engagement, and assessments of student work completed in such activities are authentic archetypes of student learning that demonstrate student ability to apply their learning to authentic situations, problems, and issues. This article argues that assessment practices based on multiple, low-stakes, iterative assessments within an active learning environment provides more feedback and engages students in their own learning as active participants, which leads to increased student success. The case study presented in this article is specific to foreign language courses offered through online education. Combining best practices of learner engagement in the online environment and assessment in the communicative language classroom, language faculty in an open enrollment program developed an assessment model for asynchronous, introductory language courses in the online environment that relies on multiple low-stakes assessments that culminate in a final, summative portfolio project. This article will offer examples of how the portfolio project is situated in the course and an overview of portfolio project topics. Example instructions and assessment rubrics will be provided. Data from the first full year of implementation will be analyzed to begin to assess the impact and effectiveness of this portfolio assessment. Résumé : Placer les examens importants en milieu et fin de cours constitue depuis longtemps un modèle d'évaluation dominant. Mais les résultats aux examens ne sont pas nécessairement liés à l'apprentissage ou à la capacité des étudiants à appliquer leurs apprentissages à des scénarios de la vie réelle à l'extérieur de la classe. Le recours à de telles évaluations, dont les enjeux sont élevés, peut entraîner un stress élevé chez l'apprenant pendant les périodes d'examen et un manque d'engagement de la part de l'apprenant pendant les périodes où il n'y a pas d'examen. L'apprentissage actif exige un engagement continu de la part des étudiants, et des évaluations portant sur des activités faisant ressortir leur capacité à appliquer leurs apprentissages à des situations, problèmes et enjeux authentiques. Cet article défend l’idée que les pratiques d'évaluation fondées sur des évaluations multiples et itératives à faibles enjeux, dans le cadre d’un apprentissage actif, fournissent une rétroaction plus ciblée et favorisent l’engagement des étudiants dans leur propre apprentissage en tant que participants actifs, ce qui favorise leur réussite. L'étude de cas présentée dans cet article est centrée sur les cours de langues étrangères offerts en ligne. Dans un programme de formation ouverte, les professeurs de langue ont combiné les meilleures pratiques d'engagement de l'apprenant dans l'environnement en ligne et l'évaluation en classe de communication en langue étrangère afin de développer un modèle d'évaluation pour des cours asynchrones d'introduction à la langue. Celui-ci repose sur de multiples évaluations à faibles enjeux qui aboutissent au projet final de portfolio d’évaluation sommative. Cet article donnera des exemples de la façon dont le projet de portfolio se situe dans le cours et offrira un aperçu des sujets associés au projet de portfolio. Des exemples d'instructions et de rubriques d'évaluation seront proposés. Les données de la première année complète de mise en œuvre seront analysées pour commencer à évaluer l'impact et l'efficacité de ce portfolio d’évaluation. Mots-clés : évaluation sommative, cours de langue en ligne, conception de cours, projets de portfolio
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".