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Record W3012826851 · doi:10.7346/-fei-xvii-03-19_32

La valutazione formativa come strategia di apprendimento

2019· article· it· W3012826851 on OpenAlexaboutno aff
Raffaela Tore

Bibliographic record

VenueArchivio Istituzionale della Ricerca (Universita Degli Studi Di Milano) · 2019
Typearticle
Languageit
FieldSocial Sciences
TopicHigher Education Learning Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFeelingCompetence (human resources)EmployabilityFormative assessmentPsychologyPedagogyContext (archaeology)Bologna ProcessMedical educationHigher educationMathematics educationSocial psychologyMedicinePolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nel nostro periodo storico i sistemi di istruzione superiore sono impegnati in una profonda riforma per ottimizzare la qualità dell’apprendimento e per individuare competenze funzionali all’occupabilità e alla cittadinanza attiva (Ministerial Conference Yerevan, 2015; Felisatti, Serbati, 2017). In quest’ottica è indispensabile offrire agli studenti e studentesse la possibilità di co-costruire l’apprendimento per permettere l’acquisizione di un grado di comprensione accresciuto, grazie all’accompagnamento del /delladocente (Venet, Correa Molina, Saussez, 2016; Cinque, 2013; Vygotski,1931/2014; Chauvigné, Coulet, 2010). In questa prospettiva il contributo presenta uno studio di caso che riguarda un gruppo di studenti e studentesse frequentanti l’insegnamento di Pedagogia e Didattica Speciale del corso per Educatore Professionale dell’Università di Cagliari. L’analisi del contesto ha fatto scaturire le seguenti riflessioni: quali attività il docente dovrebbe mettere in campo per aiutare gli studenti a raggiungere gli obiettivi di apprendimento programmati? Come può il docente valutare l’attesa degli obiettivi di apprendimento? Come può implementare il sentimento di competenza nei discenti? Come può dare agli studenti il vantaggio del controllo del loro apprendimento? (Magnoler, 2018; Coggi, 2016; Commissione Europea, 2008; Semeraro, 2006). L’ipotesi propone di mettere in coerenza gli obiettivi del corso con i metodi e il processo di valutazione (Biggs,1996; Peretti, Tore, 2016). A questo proposito la docente del corso ha condiviso con i discenti la scheda di insegnamento declinata secondo gli obiettivi indicati nei Descrittori di Dublino (Tore R., 2017; Ciavaldini, 2016). Ha fornito, inoltre, i metodi (Bonaiuti, 2017; Ramsden, 2002) per il lavoro di studio e condiviso con i discenti l’uso della valutazione formativa che ha favorito e anticipato positivamentei risultati dell’esame finale (Coggi, Ricchiardi, 2018; Poumay, 2014; Cajola, Domenici, 2005; Romainville, Coggi, 2011; Rapport du Canada, 2005; Leone, Moretti, 2010)

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.108

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.019
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0190.012
Open science0.0020.009
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0320.009

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.294
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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