論文の概要: Scalable Two-Minute Feedback: Digital, Lecture-Accompanying Survey as a
Continuous Feedback Instrument
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19334v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 08:14:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 21:08:36.443565
- Title: Scalable Two-Minute Feedback: Digital, Lecture-Accompanying Survey as a
Continuous Feedback Instrument
- Title（参考訳）: スケーラブルな2分間フィードバック:継続的フィードバック機器としてのデジタル・講義対応調査
- Authors: Armin Egetenmeier, Sven Strickroth
- Abstract要約: コースや講義の内容に関する詳細なフィードバックは、改善に不可欠であり、またリフレクションのツールとしても機能します。
本論文は,学生のストレスを定量的に測定し,質的部分における参加者の反射に対処するための形式的フィードバックとして,デジタルサーベイ形式を用いた。
回答は、主に講義内容や組織的側面のトピックをカバーし、講義内の問題を報告するために集中的に使用された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detailed feedback on courses and lecture content is essential for their
improvement and also serves as a tool for reflection. However, feedback methods
are often only used sporadically, especially in mass courses, because
collecting and analyzing feedback in a timely manner is often a challenge for
teachers. Moreover, the current situation of the students or the changing
workload during the semester are usually not taken into account either. For a
holistic investigation, the article used a digital survey format as formative
feedback which attempts to measure student stress in a quantitative part and to
address the participants' reflection in a qualitative part, as well as to
collect general suggestions for improvement (based on the so-called One-Minute
Paper) at two educational institutions. The feedback during the semester is
evaluated qualitatively and discussed on a meta-level and special features
(e.g. reflections on student work ethic or other courses) are addressed. The
results show a low, but constant rate of feedback. Responses mostly cover
topics of the lecture content or organizational aspects and were intensively
used to report issues within the lecture. In addition, artificial intelligence
(AI) support in the form of a large language model was tested and showed
promising results in summarizing the open-ended responses for the teacher.
Finally, the experiences from the lecturers are reflected upon and the results
as well as possibilities for improvement are discussed.
- Abstract（参考訳）: コースや講義内容に関する詳細なフィードバックは改善に不可欠であり、リフレクションのツールとしても機能する。
しかし、フィードバックをタイムリーに収集し分析することが教師にとって課題となるため、フィードバックの方法は散発的にのみ使われることが多い。
また、学生の現在の状況や学期中の労働負荷の変化も考慮しないことが多い。
総合的な調査では,学生のストレスを定量的に測定し,質的な部分で参加者の反射に対処し,2つの教育機関で改善のための一般的な提案(いわゆるOne-Minute Paperに基づく)を収集するための形式的フィードバックとして,デジタル調査形式を用いた。
学期中のフィードバックは定性的に評価され、メタレベルと特別な特徴(例えば、学生の労働倫理や他のコースのリフレクション)について議論される。
結果は、低いが一定のフィードバック率を示している。
回答は主に講義内容や組織的側面の話題を取り上げ、講義内の問題を集中的に報告するために使用された。
さらに,大規模言語モデルとしての人工知能(AI)サポートを検証し,教師に対するオープンエンド応答を要約する有望な結果を示した。
最後に、講師の経験を反映させ、その結果と改善の可能性について考察する。
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