論文の概要: The Potential of Answer Classes in Large-scale Written Computer-Science Exams -- Vol. 2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10368v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 10:20:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 07:48:13.484106
• Title: The Potential of Answer Classes in Large-scale Written Computer-Science Exams -- Vol. 2
• Title（参考訳）: 大規模書評科における解答授業の可能性 -その2-
• Authors: Dominic Lohr, Marc Berges, Michael Kohlhase, Florian Rabe,
• Abstract要約: 中等教育の教員養成では、試験ごとに評価ガイドラインが義務付けられている。 この概念を462名の学生と41名の課題を持つ大学試験に適用する。 各タスクに対して、インストラクターは、期待された応答のクラスである回答クラスを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Students' answers to tasks provide a valuable source of information in teaching as they result from applying cognitive processes to a learning content addressed in the task. Due to steadily increasing course sizes, analyzing student answers is frequently the only means of obtaining evidence about student performance. However, in many cases, resources are limited, and when evaluating exams, the focus is solely on identifying correct or incorrect answers. This overlooks the value of analyzing incorrect answers, which can help improve teaching strategies or identify misconceptions to be addressed in the next cohort. In teacher training for secondary education, assessment guidelines are mandatory for every exam, including anticipated errors and misconceptions. We applied this concept to a university exam with 462 students and 41 tasks. For each task, the instructors developed answer classes -- classes of expected responses, to which student answers were mapped during the exam correction process. The experiment resulted in a shift in mindset among the tutors and instructors responsible for the course: after initially having great reservations about whether the significant additional effort would yield an appropriate benefit, the procedure was subsequently found to be extremely valuable. The concept presented, and the experience gained from the experiment were cast into a system with which it is possible to correct paper-based exams on the basis of answer classes. This updated version of the paper provides an overview and new potential in the course of using the digital version of the approach.
• Abstract（参考訳）: 課題に対する生徒の回答は、課題に対処する学習内容に認知プロセスを適用することによって、教育における貴重な情報源を提供する。 コースサイズが着実に大きくなるため、生徒の回答を分析することが、生徒のパフォーマンスに関する証拠を得る唯一の手段であることが多い。 しかし、多くの場合、リソースは限られており、試験を評価する際には、単に正しい答えや間違った答えを特定することだけに焦点が当てられている。 これは、誤った回答を分析する価値を見落とし、教育戦略の改善や、次のコホートで対処すべき誤解の特定に役立つ。 中等教育の教員養成では、予想される誤りや誤解を含む全ての試験に評価ガイドラインが義務付けられている。 この概念を462名の学生と41名の課題を持つ大学試験に応用した。 各課題について, 教師は, 試験修正過程において, 生徒の回答をマッピングした, 期待された回答のクラスである回答クラスを開発した。 この実験は、コースに責任を持つ教師やインストラクターの間で考え方の転換をもたらし、最初は、重要な追加努力が適切な利益をもたらすかどうかを非常に予約した後、手順は非常に価値があることが判明した。 概念を提示し,実験から得られた経験を,回答クラスに基づいて論文ベースの試験を修正できるシステムに投入した。 この更新版は、このアプローチのディジタルバージョンを使用する過程で、概要と新しい可能性を提供します。

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