Auto-graded formative assessments for student confidence
In teaching applied statistics and data science, students often struggle with anxiety related to learning programming. Many students experience low confidence and frequently second-guess themselves when completing coding assessments. Within STA288, an introductory statistics course taken by life science students, we introduce formative, auto-graded pre-assessment checks that allow multiple submission attempts and are graded on a completion basis. These assessments give students opportunities to verify their understanding and gain assurance in their skills.
We will evaluate the effect of these assessments on students’ performance on summative tasks, such as more traditional coding assignments, final projects, and exams. We also examine student engagement as well as self-reported confidence levels. Our project aims to inform assessment design in introductory statistics and data science courses for non-major undergraduate students.
We will evaluate the effect of these assessments on students’ performance on summative tasks, such as more traditional coding assignments, final projects, and exams. We also examine student engagement as well as self-reported confidence levels. Our project aims to inform assessment design in introductory statistics and data science courses for non-major undergraduate students.
Évaluations formatives notées automatiquement pour renforcer la confiance des étudiants
Dans l'enseignement de la statistique appliquée et de la science des données, les étudiants sont souvent confrontés à une certaine anxiété liée à l'apprentissage de la programmation. Beaucoup d'entre eux manquent de confiance en eux et remettent fréquemment en question leurs choix lorsqu'ils passent des évaluations de codage. Dans le cadre du cours STA288, un cours d'introduction à la statistique, suivi par des étudiants en sciences de la vie, nous avons mis en place des évaluations formatives, notées automatiquement, qui permettent plusieurs tentatives et qui sont notées sur la base de l'achèvement. Ces évaluations permettent aux étudiants de vérifier leur compréhension et de gagner en assurance dans leurs compétences.
Nous évaluerons l'effet de ces évaluations sur les performances des étudiants dans le cadre de tâches sommatives, telles que des devoirs de codage plus traditionnels, des projets finaux et des examens. Nous examinerons également l'engagement des étudiants ainsi que leur niveau de confiance tel qu'ils le déclarent eux-mêmes. Notre projet vise à éclairer la conception des évaluations dans les cours d'introduction à la statistique et à la science des données destinés aux étudiants de premier cycle sans spécialité.
Nous évaluerons l'effet de ces évaluations sur les performances des étudiants dans le cadre de tâches sommatives, telles que des devoirs de codage plus traditionnels, des projets finaux et des examens. Nous examinerons également l'engagement des étudiants ainsi que leur niveau de confiance tel qu'ils le déclarent eux-mêmes. Notre projet vise à éclairer la conception des évaluations dans les cours d'introduction à la statistique et à la science des données destinés aux étudiants de premier cycle sans spécialité.
Date and Time
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Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais