분석
모든 학생은 성공할 수 있다.
학생들의 수행과 성과를 코스에서 모니터링하면 모든 학생이 성공할 기회를 제공할 수 있습니다.
전통적인 강의실 환경에서 학생들이 비언어적 단서, 표정, 참여, 손 들기를 통해 자료를 이해하는지 확인할 수 있습니다. 온라인 코스에서는 Blackboard 도구 모음을 활용해 학생들의 수행 및 성과를 평가할 수 있습니다.
시작은 일찍하세요. 학생들의 수행 및 성과 기준을 설정하기 위해 도구를 사용합니다. 학생들의 성과와 비교할 때 이 기준선은 코스 전반에 걸쳐 매우 중요합니다. 학생들이 위험에 처했을 때 성공을 돕고, 성적이 우수한 학생들이 지루함을 느끼지 않도록 할 적절한 시기를 인식할 수 있습니다.
학생들의 수행과 성과는 과정의 전체적인 설계와 효과성에 대한 통찰을 제공하기도 합니다.
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학문적 성실성에 대한 결정을 위해 로그 및 사용자 접근 데이터를 사용합니다.
Anthology는 학생의 학문적 성실성에 대한 판단을 내릴 때 액세스 및 활동 로그를 유일한 수단으로 사용하는 것을 권장하지 않습니다. 부정 행위 판단과 같은 중대한 결정을 위해 개인 또는 소규모 데이터 샘플을 분석하는 것은 기술적으로 가능하지만, 이런 분석은 일반적인 데이터 편향, 특히 인과관계를 상관관계와 혼동하는 확증 편향의 영향을 많이 받습니다. 데이터 분석의 편향이 부적절한 결론으로 이어질 수 있는 두 가지 예는 다음과 같습니다.
시험이 시작될 때 IP가 변경되면 다른 사람이 시험을 보는 것으로 간주되어 부정행위로 볼 수 있습니다. 또한 라우터를 재시작하거나 공용 네트워크에서 컴퓨터 보안을 강화하기 위해 VPN을 사용하는 경우일 수도 있습니다.
여러 학생이 동시에 시험을 시작하도록 그룹으로 조정하면 부정행위를 나타낼 수 있다. 또한 이 학생들이 비슷한 업무와 개인 일정을 가지고 있어 유사한 시간에 교과 과정을 수행하게 된 것일 수도 있다.
테스트 접근 로그나 접근 및 활동 로그의 특정 시점 분석 기능은 부정행위 조사에서 다른 결과를 뒷받침할 수는 있으나, 학문적 성실성을 판단하는 유일한 방법으로는 권장되지 않습니다. 액세스 및 활동 로그는 주로 집계된 분석과 시스템 및 사용자 문제 해결을 위해 설계되었습니다. 일부 보고서는 트랜잭션 데이터베이스 테이블이 아닌 시스템 로그 파일에서 작성됩니다. 드물게 이런 유형의 보고서는 데이터가 손실되거나 중복될 가능성이 더 높아 매우 작은 표본 크기의 특정 시점 데이터에 대해 잠재적으로 부정확할 수 있습니다.
학문적 성실성이나 부정행위에 대한 우려가 있다면 해당 위법 행위를 처리하는 교육기관 사무실에서 시작하는 것이 좋습니다. 이것은 학술 연구나 기술 관련 사무실일 수 있습니다. 활동이 온라인에서 발생했는지 여부와 상관없이 문제를 조사하기 위한 정책과 승인된 절차를 일반적으로 가지고 있다. 단일 로그나 소규모 활동 데이터 세트만을 사용하여 위법 행위를 확인하는 것은 다양한 데이터 편향에 취약하기 때문에 Anthology는 위법 행위 발생 여부를 결론짓기 위해 데이터만을 사용하는 것을 권장하지 않습니다.