Developing a Classification Tool Based on Bloom’s Taxonomy to Assess the Cognitive Level of Short Essay Questions
Notice bibliographique
Résumé
The cognitive level of short essay questions taken from assessments of two veterinary courses at the Faculty of Veterinary Medicine of Utrecht University (FVMU) was evaluated using a simplified classification tool based on the taxonomy of Bloom. Classifications were made by teaching staff members (subject matter experts, or SME) and by faculty members not involved in teaching the course (non-subject matter experts, or NSME). To compare the cognitive level assigned by raters in the SME group to that assigned by the NSME group, each test item was assigned a modal taxonomic level. The results indicate that the agreement level between a pair of raters within a group (SME or NSME) differed (34% to 77% and linear weighted Cohen's kappa coefficient 0.12 to 0.60). The agreement level on the modal taxonomic level between the SME and NSME groups for the two courses was 65% and 73%, with a linear weighted Cohen's kappa coefficient of 0.43 and 0.63 respectively. The requirement of expertise of a subject for classification is discussed. The introduction of the classification tool had a positive effect on teaching staff members' awareness of the importance of the cognitive level of assessments. Improvements to the classification tool to obtain higher agreement levels are proposed.
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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 | 0,040 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».