Multiple-Choice Testing Using Immediate Feedback—Assessment Technique (IF AT®) Forms: Second-Chance Guessing vs. Second-Chance Learning?
Notice bibliographique
Résumé
Multiple choice testing is a common but often ineffective method for evaluating learning. A newer approach, however, using Immediate Feedback Assessment Technique (IF AT®, Epstein Educational Enterprise, Inc.) forms, offers several advantages. In particular, a student learns immediately if his or her answer is correct and, in the case of an incorrect answer, has an opportunity to provide a second response and receive partial credit for a correct second attempt. For a multiple choice question with five possible answers, the IF AT® form covers spaces labeled A through E with a thin opaque film; when the film is scratched away, a star indicates the correct answer. This study was conducted in order to assess learning after an initial incorrect answer. Based on random chance, students should have mathematically a 25% chance of guessing a correct second answer (i.e. 1 of 4 remaining answers on the IF AT® form). Analysis of second responses for 8775 questions on IF AT® forms in 22 classes over 3 years showed that the percent of correct second answers was 44.9%, significantly higher than one might expect from random guessing. This indicates that students learned from an incorrect answer and, possibly by re-reading the problem, were able to demonstrate some level of mastery of the material. This data leads us to conclude that IF AT® forms are useful assessment tools.
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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 | 0,031 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».