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MSC-ADVANCAND-PETROLEUM-GEANDERIGER- ...
旅程并评估自己是否了解了他们所教的内容，并能够应用和使用他们所学的技能和知识。有两种评估形式；形成性和总结性。形成性评估为我们的员工提供了一个机会，可以在学习过程中向学生提供反馈。此反馈旨在帮助和指导学生学习。所有模块都将以各种形式进行一些形成性评估。如果学生要充分利用学习经验，并且旨在为学生做好准备的总结评估，那么这些形成性活动很重要。总结性评估是我们如何在模块上对工作进行评分，并且该评估的详细信息将从模块的开头获得，以便学生了解如何确定其成绩。
LSE100 生成式人工智能的使用政策
▪ 请勿将生成式 AI 工具生成的任何文本复制到总结性评估中。提交用于评估的所有文本必须是您自己的原创作品。 ▪ 请勿将课程材料（阅读材料、视频、视频记录等）上传到生成式 AI 工具 - 这样做违反版权规则。 ▪ 您可以使用生成式 AI 进行文献检索、创意生成以及提供校对或编辑建议。 ▪ 生成式 AI 可用于创建总结性评估的非文本元素，包括图像、图表、图解和其他插图、视频或音频剪辑。您还可以使用 AI 辅助编码工具编写代码来生成图表、图形或其他插图。 ▪ 您必须在评估封面上提供的空间中声明在创作作品时对生成式 AI 的任何允许使用。
应用人工智能理学硕士规范
评估策略 本课程采用形成性和总结性评估，结合课程作业、案例研究、小组项目和多媒体演示。评估与学习和教学相结合，以支持和展示各个模块和整个课程的学习成果。作为整个学习、教学和评估策略的一部分，形成性评估的反馈功能是重点。总体而言，模块将力求在形成性和总结性评估之间取得平衡，所有这些评估都旨在培养学生的一系列技能。评估将包括各种任务并采用不同的形式，学生将有机会通过选择展示学习成果的形式来展示一组定义的学习成果的实现。这将确保评估反映学生的多样性并优化包容性。
OTHM 5级物流和供应链管理文凭
应该让学习者意识到，总结性评估结果需要由内部验证者和外部质量保证人（EQA）确认，因此是临时的，可以被覆盖。评估者应注释学习者的工作，其中证据支持其针对评估标准的决定。学习者将需要熟悉评估和评分标准，以便他们可以理解所需内容的质量。
伦敦玛丽女王大学 (QMUL) 评估与反馈策略 2024/25
虽然承认有些学生可能喜欢大量低风险评估项目，以便他们能够频繁测试自己的进步，但整个行业的普遍观点是，对于总结性评估（即计入学位分类的评估项目），“少即是多”。当总结性评估中有意义的元素数量较少，并借鉴更广泛的评估方法（如课程设计原则中所述）时，评估和反馈被认为对学习的支持更有效，评估也更具包容性。采用这种方法作为评估和反馈策略可以减轻学生和同事的评估负担，而不会影响质量和标准。 （事实上，有证据表明，大量低风险评估会导致“成绩膨胀”和不符合 OfS 条件 B4，而少量高风险评估项目则可以提供更为可靠的学业成绩评估。）因此，QMUL 评估和反馈策略提倡为每个模块设置少量明确定义的评估项目，其中每个项目都与课程和/或模块级学习成果紧密相关，并且学生可以接触到组成其学位课程的各个模块的各种评估方法。
课程标题研究方法课程代码IS509 ...
•互动式面对面的讲座•通过在线数字平台以数字形式注释和幻灯片•基本教科书和其他书目•形成性和总结性作业•讨论有关实际案例研究的讨论•对科学文章的批判性反映•同伴审查练习•网络链接•网络链接•在教育视频上观看和评论案例研究•关于真实案例研究•案例研究•案例研究•案例研究•案例分析
引用出版版本（APA）：Sun，C.，Major，L.，Moustafa，N.，Daltry，R.，Obradovic，L。，＆Friedberg，A。（2024）。不同的
摘要：数字个性化表现出了增强学习的潜力。但是，关于不同内容个性化算法对早期算术和识字结果的比较影响的证据有限，尤其是在低收入和中等收入国家（LMIC）。本文报告了通过6479肯尼亚学前学习者使用的数字个性化学习工具进行了三个星期的A/B/C测试。实施了两种个性化算法（最大化学习者参与或分数），而专家策划的序列则被用作对照。1509班的学习者在这三个分区中随机分配。在三个指标中比较了算术和识字中的学习：总结性评估，课程进度和形成性评估。结果显示，在总结性评估中分区之间没有差异。不同的分区倾向于以不同的节奏通过数字课程进行。在形成性评估得分中发现了分区之间的显着差异，每种算法方法的影响根据不同的学习链而变化。发现有助于更深入地了解不同算法如何影响LMIC背景下的主要教育，这对设计针对特定的学习内容和学习者资料量身定制的个性化学习方法的影响。