Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this research project was to determine if the item response theory (IRT) can successfully be applied to smaller-sized class examinations. METHODS: The Rasch mathematical model (RMM) was selected from the family of IRT models because of its ability to work with smaller sample sizes. Two simulated examinations were created for 100 students by 100-item dichotomous examinations. Examination 2 contained 20 items common with those in examination 1. Examination 1 was systematically exposed to randomly missing student responses and to entire items being removed to determine the robustness of the RMM to missing data. The two examinations were then analyzed with the RMM individually and then in combination. Student scores and IRT measures were compared to determine if the IRT could successfully place the students from the two examinations on the same metric of measure. RESULTS: The student measures were not affected when up to 20% of the student responses were randomly missing. Student measures continued to have high reliability and correlated with full matrix measures for up to 40% of items being dropped from the examination. Student scores and IRT measures correlated highly when the two examinations were combined. CONCLUSIONS: The RMM can be successfully applied to small-sized class examinations, such as those at chiropractic, medical, and other health profession institutions. It is possible to place candidates from different administrations on the same metric of measure if there is as little as a 20% overlap of items between examinations. The RMM could assist faculty in determining if differences in candidate scores are caused by ability or item difficulty.
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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 | 0,048 | 0,266 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».