The Effect of Removing Examinees with Low Motivation on Item Response Data Calibration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the effect of removing examinees with low motivation on the estimates of test-item parameters when using an item response model (IRM) for large-scale assessment (LSA) data. This study was conducted using a Grade-9 LSA of mathematics. Current IRMs do not flag or filter the effect of low motivation on the estimates of test item parameters data calibrations used to assess examinee abilities and design exams for LSA. The effect of low motivation may pose a threat to the validity of test data interpretations. Motivation, as defined by expectancy-value and self-efficacy theory, was identified from self report data using a principal component analysis (PCA). The PCA scores were used to create two groups of examinees with high and low motivation to examine the effect of removing examinees with low motivation on the estimates of test item parameters when comparing a standard 3-parameter logistic (3PL) IRM to a 3PL low motivation filter IRM. The results suggested that test item parameters seemed to be overestimated under the 3PL IRM when examinees with low motivation were not removed from the test data calibration. The outcome of this study supports the literature and may provide an avenue to flag the effect of low motivation on LSA data analyses.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle