Beste svaret
I et nøtteskall er Brown mye mer avslappet enn Princeton. Det er en vanlig stereotype at alle på Brown røyker massevis av luke (som kan gå hånd i hånd med den fleksible naturen til deres åpne læreplan). Den åpne læreplanen dyrker virkelig en mye mer liberal kunst, utforskende tilnærming til læring. Det er også den smarte karakterinflasjonsfunksjonen på Brown der D og F ikke teller med i GPA. går inn i rådgivning og økonomi). Denne andelen er absurd høy, selv blant de høye prisene på Ivy League-klassene generelt. Følgelig er studentkroppskulturen i Princeton mer “bedriftens” og rettet mot å finne høyt betalte jobber, siden det virker som det er det alle andre gjør. sosioøkonomisk status, er alle Ivy Leagues omtrent likeverdige. Brown tilfeldigvis tiltrekker seg studenter som er mer utforskende og fleksible i akademiske interesser i stedet for de typene suksess som går til Princeton.
Svar
I 2015, jeg satt i en ad hoc-komité som undersøkte karakterpraksis i Dartmouth. Vi undersøkte data om karakterer over tid, og det var ingen tvil om at karakterinflasjon er reell. For å sitere en statistikk: i 1974 var mediankarakteren ved Dartmouth (dvs. over alle karakterene gitt i alle lavere kurs) B; i 2014 (og fortsetter i dag), A-. Og ikke bare knapt A-, men omtrent 60\% av karakterene ved Dartmouth er A eller A-. (Vi har ikke karakteren A +.) Vi fant at karakterene hadde økt i alle divisjoner innen kunst og vitenskap, så det var ikke slik at vi bare kunne skylde på humaniora-divisjonen. Vi konkluderte med at minst ett av følgende må være sant:
Vi gir studentene våre høyere karakterer enn mange av dem fortjener. -OR- Kursene våre er så strenge at flertallet av studentene kan oppnå utmerket mestring med liten innsats.
Grunnlaget for vårt forslag var enkelt. Dartmouth-katalogen (lokalt kjent som “ORC”) beskriver i detalj hva karakterene A, B, C, D og E betyr. (På Dartmouth er E den karakteren som ikke faller i stedet for F.) Vi foreslo at fakultetet skulle rangere i henhold til beskrivelsene i ORC. Vi anbefalte også noen andre endringer, men det var hovedtaket.
I studieåret 2016–2017 ledet jeg komiteen for instruksjon, som er fakultetskomiteen som har tilsyn med læreplanen. Vi utviklet nye beskrivelser for karakterene, spesielt A, A-, B +, B, B-, C (alle smaker), D (vi har ikke D + eller D-), og E. Den nye teksten gjorde det gjennom en få komiteer, men den traff en murvegg da formannskomiteen (lederne for alle lavere avdelinger og programmer) gjennomgikk den.
En ettermiddag besøkte flere av medlemmene i vår ad hoc-komité president i løpet av fakultetets kontortid. Vi spurte om han støttet våre funn. Han var uforpliktende, men uttrykte absolutt ingen entusiasme. Han foreslo til og med at vi kanskje bare skulle sette en mediankarakter på B, og deretter påpeke at han hadde kommet fra University of Michigan, hvor nok studenter tok, for eksempel, kalkulator for at du visste på forhånd hvilken karakterfordeling du ville se. Min egen følelse er at å sette en median på forhånd tilsvarer å bestemme utfallet før kurset skjer. Det ville være som å gå til et baseballkamp og ha hjemmetallerkenens domstol kunngjøre før kampen: «Det vil være 11 streik i dag.»
Vi er fortsatt i en syklus av gradinflasjon. Med den hastigheten vi skal, trenger vi ikke bry seg om karakterer innen 2060 eller så, fordi gjennomsnittlig GPA vil være 4,0. Når alle får A, trenger du null biter for å representere karakterer.
Jeg har prøvd et par forskjellige karakterpraksis. En fungerte bra (IMHO), og en ikke. Den som ikke gjorde det, var da jeg underviste i algoritmer i lavere grad i 2016. Jeg kalte det «velg din egen karakter.» Tanken var at lekseroppgavene ble delt inn i A-spørsmål, B-spørsmål, C-spørsmål og D-spørsmål. Hver student ville velge karakteren de ønsket og svare på spørsmålene på det nivået og ett nivå under. For eksempel vil en student som går etter B svare på B- og C-spørsmålene. Karakteren en student fikk, var avhengig av hvordan de gjorde det på de forskjellige spørsmålene. For eksempel kan en student som går på A få noen av følgende karakterer: A, A-, B +, B, B- eller E. Hvorfor det store hoppet fra B- til E? For hvis du tror du er en A-student, men ikke en gang en B-student, så mislyktes du. Videre var kurset algoritmer. Du må bevise at svarene dine stemmer. Du kan ikke bare gjette. Det var et par andre faktorer som spilte inn. Den ene var at hvis en student fikk mindre enn 60\% på et problem, så fikk de 0 for det problemet.Igjen, bør du vite om du fikk det riktig; hvis du bare kaster et svar mot veggen og ser om det fester seg, bør du få 0 poeng. Den andre var at jeg hadde problemer med å innlemme eksamenspoeng i dette leksesystemet. Jeg kunne ikke gi flere A-spørsmål osv. Om eksamen, så de var bare enkle hjemmeeksamener med ett spørsmål fra hvert av flere emner. (Egentlig er ikke hjemmeeksamenene mine helt enkle. Jeg solgte tips til poeng.)
Karakterplanen som jeg mener fungerte var en jeg brukte i det innledende CS-kurset de siste gangene Jeg lærte det. I stedet for at sluttkarakteren var basert på en lineær kombinasjon av programmeringsoppgaver og eksamener, var den basert på en logisk kombinasjon. For eksempel, for å få A eller A- i løpet, måtte en student få minst 92\% i programmeringsoppgavene OG minst 90\% på eksamenene. Jeg publiserte alle de nøyaktige grenseverdiene for alle mulige karakterer på dag 1. Studentene visste nøyaktig hva de måtte gjøre for hver klasse. Hvorfor den logiske kombinasjonen? Jeg underviste det innledende CS-kurset totalt 25 ganger. Etter en stund så jeg at vi hadde studenter som fikk gode karakterer til tross for at de gjorde det dårlig på eksamen, fordi programmeringskarakterene deres støttet dem. Studentene kan få mye hjelp til programmeringsoppgaver: Datamaskinen deres forteller dem syntaksfeil og om programmet fungerer; TA-ene og jeg kan hjelpe; og de kan få hjelp fra sine venner, veiledere og internett. Det er mye støy blandet med signalet. Eksamen var der jeg fikk se hva studentene vet, uten hjelp. Jeg ga dem alle muligheter til å gjøre det bra, inkludert å publisere en gjennomgangsside, holde en gjennomgangsøkt (i tillegg til de som ble gjennomført av TA), og la dem få med seg et barnesengeark (aka cheat sheet). Jeg designet karakteravskjæringen med en målmedian på B, basert på historiske data jeg hadde. Men det var bare målet; en gang jeg publiserte karakteravskjæringer på dag 1, sto de. Jeg satte ikke en median på forhånd. Hver gang jeg brukte dette systemet, var medianen i klasse enten B + eller B. Selv om jeg hadde et mål for B, var jeg glad når medianen viste seg å være B +, fordi jeg hadde utfordret elevene og de var opp til utfordringen .
Nå som jeg ikke lenger underviser i Dartmouth, har jeg null kontroll over karakterene. Jeg holder ikke pusten og venter på at kollegaene mine skal gjøre noe med å gradere inflasjon.