Generalizability theory reliability of written expression curriculum-based measurement in universal screening.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the reliability of written expression curriculum-based measurement (WE-CBM) in the context of universal screening from a generalizability theory framework. Students in second through fifth grade (n = 145) participated in the study. The sample included 54% female students, 49% White students, 23% African American students, 17% Hispanic students, 8% Asian students, and 3% of students identified as 2 or more races. Of the sample, 8% were English Language Learners and 6% were students receiving special education. Three WE-CBM probes were administered for 7 min each at 3 time points across 1 year. Writing samples were scored for commonly used WE-CBM metrics (e.g., correct minus incorrect word sequences; CIWS). Results suggest that nearly half the variance in WE-CBM is related to unsystematic error and that conventional screening procedures (i.e., the use of one 3-min sample) do not yield scores with adequate reliability for relative or absolute decisions about student performance. In most grades, three 3-min writing samples (or 2 longer duration samples) were required for adequate reliability for relative decisions, and three 7-min writing samples would not yield adequate reliability for relative decisions about within-year student growth. Implications and recommendations are discussed. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,125 | 0,315 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».