Exploring plausible causes of differential item functioning in the PISA science assessment: language, curriculum or culture
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
In recent years, large-scale international assessments have been increasingly used to evaluate and compare the quality of education across regions and countries. However, measurement variance between different versions of these assessments often posts threats to the validity of such cross-cultural comparisons. In this study, we investigated the cross-language, cross-cultural validity of the Programme for International Student Assessment 2006 Science assessment via three differential item functioning (DIF) analyses between the USA and Canada, Chinese Hong Kong and mainland China, and between the USA and mainland China. Furthermore, we explored three plausible causes of DIF via content analysis, namely language, curriculum and cultural differences. Our results revealed that differential curriculum coverage was the most serious cause of DIF among the three factors we investigated in this study, and differential content familiarity also contributed to DIF here. We discussed the implications of the findings for future international assessment development, and for how to best define 'scientific literacy' for students around the world.</br>[Copyright of Educational Psychology is the property of Routledge. Full article may be available at the publisher's website: </br>http://dx.doi.org/10.1080/01443410.2014.946890]
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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