Alle collecties
Group Member Evalution
Group Member Evaluation | Automatische Uitschieter Detectie
Group Member Evaluation | Automatische Uitschieter Detectie

Identificeer snel ongewone situaties in teamwork opdrachten, zoals overmoedige studenten of groepsconflicten.

Meer dan een week geleden bijgewerkt

Snelle configuratievideo

Deze functie is bedoeld om docenten te helpen bij het snel identificeren van ongewone situaties in teamwork opdrachten. Dit is gebaseerd op hoe studenten zichzelf en hun medestudenten beoordeelden. Zulke situaties kunnen variëren van positief (zoals iemand die uitzonderlijk goed presteerde) tot mogelijk zorgwekkend (zoals een duidelijk conflict tussen twee studenten).

We zullen 3 onderwerpen bespreken:

  1. Hoe deze functie inschakelen

  2. Hoe deze ethisch te gebruiken

  3. Overzicht van indicatoren


Hoe deze functie in te schakelen

De functie kan worden ingeschakeld in de instellingen van "Taak 2: Gegeven beoordelingen". Momenteel moet aan de volgende voorwaarden worden voldaan:

  • De tool Group Member Evaluation gebruiken

  • Zelfevaluatie-instelling inschakelen

  • Configureer om in groepen te beoordelen

  • Configureer dat studenten minstens 4 medestudenten of 'alle' moeten beoordelen

  • "Nieuw ontwerp van de gebruikersinterface" instelling (standaard ingeschakeld, maar vereist)

We raden aan om dit alleen te gebruiken voor teamwork opdrachten. We streven ernaar om ook binnen Peer Review een algemene versie van deze functie aan te bieden.


Hoe je dit ethisch kan gebruiken

Je kunt je terecht afvragen: "Worden studenten hierdoor gelabeld en beoordeeld?"

Het korte antwoord is: nee, tenzij jij dat doet. Om dit te voorkomen, zullen we duidelijk maken wat deze functie wel en niet kan doen:

Gepast gebruik

  • Gebruik om je aandacht te leiden: Deze indicatoren zijn slechts indicatoren van waarschijnlijke interessegebieden. Trek geen overhaaste conclusies uit deze functie. Als je deze indicatoren als definitief beschouwt, over-interpreteer je de zekerheid van de indicator.

  • Duik dieper: Kijk naar het overzicht van ontvangen beoordelingen van de student, vergelijk het met het teamgemiddelde en hun zelfbeoordeling. Bekijk enkele commentaren die werden achtergelaten voor de context.

  • Neem contact op met de student: het is goed om hun deel van het verhaal te horen. Als een indicator legitiem blijkt, kan zo'n situatie een grote leermogelijkheid zijn; toon hen de gegevens om bewijs te leveren in de discussie en hen te helpen begrijpen hoe de situatie zich voordeed. Bespreek ook de beperkingen van de gegevens in een enkele opdracht om een beeld van de werkelijkheid te schetsen. Hen helpen het "waarom" te begrijpen opent een krachtige leerervaring om hun zelfperceptie te herijken en hen te motiveren om zelfontwikkelingsdoelen te stellen.

Ongepast gebruik

  • Trek geen overhaaste conclusies: Het zijn slechts indicatoren van waarschijnlijke interessegebieden.

  • Wees voorzichtig met "fixed mindset" interpretaties: Zelfs als de indicator op dit moment legitiem blijkt, weerspiegelt hij niet noodzakelijk het potentieel van een student om te leren en ze in de toekomst te ontgroeien.

  • Gebruik geen indicatoren voor het geven van cijfers zonder onderzoek per individu: Op basis van deze indicatoren zullen we nooit aanraden om blind automatisch cijfers te geven.


Overzicht van indicatoren

High performer

Dit gebeurt wanneer een student een gemiddelde beoordeling van meer dan 70% heeft gekregen en zijn beoordeling meer dan 10% procentpunten hoger was dan het algemene gemiddelde van het team als geheel.

Low performer

Dit gebeurt wanneer een student niet heeft bijgedragen tot het succes van het team. Deze situatie treedt op als het gemiddelde cijfer lager is dan 50%.


Underconfident

Dit gebeurt wanneer de algemene teambeoordeling voor een student hoger is dan 60%, maar de student zichzelf minstens 20% procentpunten lager beoordeelt. Dit kan erop wijzen dat de student te weinig zelfvertrouwen heeft of te kritisch is over zijn eigen bijdragen.


Overconfident

Dit gebeurt wanneer de algemene beoordeling voor een student lager is dan 60%, maar de student zichzelf minstens 20% procentpunten hoger beoordeelde dan zijn gemiddelde beoordeling.


Manipulator

Dit gebeurt wanneer een student lijkt te proberen de curve "scheef" te trekken door zichzelf hoge cijfers te geven en de andere teamleden slecht te beoordelen. De student heeft zichzelf een algemene beoordeling van 80% of hoger gegeven, terwijl hij alle andere leden van zijn team minstens 40% procentpunten onder deze beoordeling heeft gegeven (als er meer dan 5 medestudenten worden beoordeeld, meten we het verschil met behulp van het gemiddelde).

Conflict

Deze student beoordeelde een teamlid met 40% of minder, terwijl de mediaan van de beoordeling van de rest van het team 60% of meer is. Dit geeft over het algemeen aan dat er een conflict is tussen 2 teamleden.

Co-conflict

Dit gebeurt wanneer een student een beoordeling van 40% of minder krijgt van een van zijn teamgenoten (Marie Curie), terwijl de mediaan van de beoordeling van de rest van het team 60% of meer is. Dit geeft meestal aan dat er een conflict is tussen 2 teamleden.

Clique

Dit gebeurt wanneer het erop lijkt dat het team zich heeft opgesplitst in twee niet-meewerkende groepen, waarbij er sprake is van een beschermende insider rating. Dit gebeurt wanneer er een significant verschil van mening is tussen de beoordelingen van verschillende teamleden (wat blijkt uit het feit dat de standaardafwijking van de 0-tot-1 genormaliseerde beoordelingen van medestudenten hoger is dan 0,23).


Credits:

Deze functie is sterk geïnspireerd door het onderzoek van Purdue University, met name hun uitstekende CATme-beoordelingstechniek. Pedagogisch gezien zijn er kleine aanpassingen en herinterpretaties gemaakt door FeedbackFruits op basis van onze ervaring. De belangrijkste verschillen zitten in het interactieontwerp van onze implementatie, bedoeld om de gebruiksvriendelijkheid op het niveau te brengen dat van FeedbackFruits wordt verwacht. Ook noemenswaardig is de BuddyCheck.io aanpassing van de zelfde CATme feature door Shareworks, genaamd "Labels".


Dit is het einde van het artikel Automatische uitschieters detectie.

Als je vragen hebt of een technisch probleem ondervindt, neem dan contact op met ons vriendelijke ondersteuningsteam door op de blauwe chatknop te klikken (Opmerking: ondersteuning is elke werkdag 24 uur beschikbaar & niet beschikbaar in het weekend).

Was dit een antwoord op uw vraag?