Developing a Classification Tool Based on Bloom’s Taxonomy to Assess the Cognitive Level of Short Essay Questions
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 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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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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