Beste antwoord
Kortom, Brown is veel relaxter dan Princeton. Het is een algemeen stereotype dat iedereen bij Brown een ton wiet rookt (wat wellicht hand in hand gaat met het flexibele karakter van hun open curriculum). Het open curriculum cultiveert echt een veel vrijere kunstzinnige, verkennende benadering van leren. Er is ook de handige inflatiefunctie bij Brown, waar Ds en Fs niet meetellen voor je GPA.
Princeton is zeer pre-professioneel, aangezien afgestudeerden de neiging hebben om zakelijke paden te volgen naar NYC (40\% van de studenten) gaat in consulting & finance). Dit aandeel is absurd hoog, zelfs onder de hoge percentages Ivy League-gradiënten in het algemeen. Bijgevolg is de studentenlichaamscultuur op Princeton meer zakelijk en gericht op het vinden van goedbetaalde banen, aangezien het lijkt alsof dat is wat iedereen doet.
In termen van samenstelling van de studentengroep met betrekking tot ras en sociaaleconomische status, alle Ivy Leagues zijn ongeveer gelijk. Brown trekt toevallig studenten aan die meer onderzoekend en flexibeler zijn in academische interesses in plaats van de one-track-to-success-types die naar Princeton gaan.
Antwoord
In 2015 heb ik diende in een ad-hoccommissie die de beoordelingspraktijken in Dartmouth onderzocht. We onderzochten gegevens over cijfers in de loop van de tijd en er was geen twijfel over dat de cijferinflatie reëel is. Om één statistiek te noemen: in 1974 was het gemiddelde cijfer in Dartmouth (d.w.z. over alle cijfers in alle niet-gegradueerde cursussen) B; in 2014 (en gaat vandaag verder), A-. En niet alleen nauwelijks A-, maar ongeveer 60\% van de cijfers bij Dartmouth zijn A of A-. (We hebben niet het cijfer A +.) We ontdekten dat de cijfers waren gestegen in alle afdelingen van Arts & Sciences, dus het was niet alsof we alleen de afdeling Geesteswetenschappen de schuld konden geven. We concludeerden dat ten minste een van de volgende zaken waar moet zijn:
We geven onze studenten hogere cijfers dan velen van hen verdienen. -OF- Onze cursussen zijn zo niet-rigoureus dat de meerderheid van de studenten met weinig moeite een uitstekende beheersing kan bereiken.
De basis van ons voorstel was eenvoudig. De Dartmouth-catalogus (plaatselijk bekend als “de ORC”) beschrijft in detail wat de cijfers A, B, C, D en E betekenen. (Bij Dartmouth is E eerder het onvoldoende dan F.) We stelden voor dat de faculteit zou beoordelen volgens de beschrijvingen in de ORC. We hebben ook een paar andere wijzigingen aanbevolen, maar dat was de belangrijkste afhaalmaaltijd.
In het academiejaar 2016–2017 was ik voorzitter van de Instructiecommissie, de facultaire commissie die toezicht houdt op het bachelorcurriculum. We hebben nieuwe beschrijvingen bedacht voor de cijfers, met name A, A-, B +, B, B-, C (alle smaken), D (we hebben geen D + of D-), en E. De nieuwe tekst heeft een weinig commissies, maar het raakte een bakstenen muur toen de commissie van voorzitters (de voorzitters van alle niet-gegradueerde afdelingen en programmas) het beoordeelde.
Op een middag bezochten verschillende leden van onze ad-hoc commissie de voorzitter tijdens zijn facultaire spreekuren. We vroegen of hij onze bevindingen ondersteunde. Hij was vrijblijvend, maar toonde zeker geen enthousiasme. Hij stelde zelfs voor dat we misschien gewoon een mediane cijfer van B moesten instellen, en wees er toen op dat hij van de Universiteit van Michigan kwam, waar genoeg studenten, laten we zeggen, calculus namen, zodat je van tevoren wist welke cijferverdeling je zou zien. Mijn eigen gevoel is dat het vooraf bepalen van een mediaan neerkomt op het beslissen over de uitkomst voordat de cursus plaatsvindt. Het zou net zoiets zijn als naar een honkbalwedstrijd gaan en de thuisplaatscheidsrechter vóór de wedstrijd laten aankondigen: “Er zullen vandaag 11 strikeouts zijn.”
We blijven in een cyclus van inflatie. In het tempo dat we gaan, hoeven we ons rond 2060 niet meer bezig te houden met cijfers, omdat de gemiddelde GPA 4,0 zal zijn. Als iedereen een A krijgt, heb je nul bits nodig om cijfers weer te geven.
Ik heb een aantal verschillende beoordelingsmethoden geprobeerd. De ene werkte goed (IMHO), en de andere niet. Degene die dat niet deed, was toen ik in 2016 algoritmen voor niet-gegradueerden doceerde. Ik noemde het kies je eigen cijfer. Het idee was dat de huiswerkopdrachten waren onderverdeeld in A-vragen, B-vragen, C-vragen en D-vragen. Elke student koos het cijfer dat hij wilde en beantwoordde de vragen op dat niveau en een niveau lager. Een student die bijvoorbeeld voor een B gaat, beantwoordt de B- en C-vragen. Het cijfer dat een student kreeg, hing af van hoe ze het deden met de verschillende vragen. Een student die bijvoorbeeld voor een A gaat, kan een van de volgende cijfers halen: A, A-, B +, B, B- of E. Waarom de grote sprong van B- naar E? Want als je denkt dat je een A-student bent, maar je bent niet eens een B-student, dan heb je gezakt. Bovendien was de cursus algoritmen. U moet bewijzen dat uw antwoorden juist zijn. Je kunt niet zomaar raden. Er waren een aantal andere factoren die een rol speelden. Een daarvan was dat als een student minder dan 60\% voor een probleem kreeg, hij 0 kreeg voor dat probleem.Nogmaals, je moet weten of je het goed hebt; als je gewoon een antwoord tegen de muur gooit en kijkt of het blijft hangen, zou je 0 punten moeten krijgen. De andere was dat ik moeite had om examencijfers op te nemen met dit huiswerksysteem. Ik kon niet verschillende A-vragen, enz. Geven over examens, dus het waren gewoon eenvoudige examens om mee naar huis te nemen met één vraag uit elk van de verschillende onderwerpen. (Eigenlijk zijn de examens die mijn algoritmen mee naar huis nemen niet helemaal eenvoudig. Ik heb hints voor punten verkocht.)
Het beoordelingsschema dat volgens mij werkte, heb ik de afgelopen paar keer in de inleidende CS-cursus gebruikt Ik heb het geleerd. In plaats van dat het eindcijfer gebaseerd was op een lineaire combinatie van programmeeropdrachten en tentamens, was het gebaseerd op een logische combinatie. Om bijvoorbeeld een A of A- te halen in de cursus, moest een student minimaal 92\% halen op de programmeeropdrachten EN minimaal 90\% op de examens. Ik publiceerde alle exacte cutoffs voor elk mogelijk cijfer op dag 1. De studenten wisten precies wat ze voor elk cijfer moesten doen. Waarom de logische combinatie? Ik heb in totaal 25 keer de inleidende CS-cursus gegeven. Na een tijdje zag ik dat we studenten hadden die goede cijfers haalden, ondanks dat ze slecht presteerden op examens, omdat hun programmeercijfers hen ondersteunden. Studenten kunnen veel hulp krijgen bij programmeeropdrachten: hun computer vertelt hen wat hun syntaxisfouten zijn en of hun programma werkt; de TAs en ik kunnen helpen; en ze kunnen hulp krijgen van hun vrienden, docenten en internet. Er zit veel ruis tussen dat signaal. Bij examens kreeg ik zonder hulp te zien wat de studenten weten. Ik gaf ze alle gelegenheid om het goed te doen, inclusief het publiceren van een beoordelingspagina, het houden van een beoordelingssessie (naast die uitgevoerd door TAs) en hen een spiekbriefje (ook wel spiekbriefje) laten meenemen. Ik ontwierp de grenswaarden met een doelmediaan van B, op basis van historische gegevens die ik had. Maar dat was slechts het doel; toen ik op dag 1 cijfergrenzen publiceerde, bleven ze staan. Ik heb van tevoren geen mediaan ingesteld. Elke keer dat ik dit systeem gebruikte, was de mediaan van de klas B + of B. Hoewel ik een doelwit van B had, was ik blij toen de mediaan B + bleek te zijn, omdat ik de studenten had uitgedaagd en ze de uitdaging aankonden .
Nu ik niet langer les geef in Dartmouth, heb ik geen controle over de cijfers. Ik houd mijn adem niet in wachtend tot mijn faculteitscollegas iets doen aan de cijferinflatie.