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Predicting student success using fine grain clicker data

Leo Porter, Daniel Zingaro, Raymond Lister
Publikationsdatum:
Zu finden in: ICER 2014 (Seite 51 bis 58), 2014
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iconZusammenfassungen

Recent research suggests that the first weeks of a CS1 course have a strong influence on end-of-course student performance. The present work aims to refine the understanding of this phenomenon by using in-class clicker questions as a source of student performance. Clicker questions generate per-lecture and per-question data with which to assess student understanding. This work demonstrates that clicker question performance early in the term predicts student outcomes at the end of the term. The predictive nature of these questions applies to code-writing questions, multiple choice questions, and the final exam as a whole. The most predictive clicker questions are identified and the relationships between these questions and final exam performance are examined.

Von Leo Porter, Daniel Zingaro, Raymond Lister im Konferenz-Band ICER 2014 im Text Predicting student success using fine grain clicker data (2014)

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LokalAuf dem WWW Predicting student success using fine grain clicker data: Fulltext at the ACM Digital Library (lokal: PDF, 1175 kByte; WWW: Link OK 2017-06-28)

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