Are faculty predictions or item taxonomies useful for estimating the outcome of multiple-choice examinations?
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate whether multiple-choice item difficulty could be predicted either by a subjective judgment by the question author or by applying a learning taxonomy to the items. Eight physiology faculty members teaching an upper-level undergraduate human physiology course consented to participate in the study. The faculty members annotated questions before exams with the descriptors "easy," "moderate," or "hard" and classified them according to whether they tested knowledge, comprehension, or application. Overall analysis showed a statistically significant, but relatively low, correlation between the intended item difficulty and actual student scores (ρ = -0.19, P < 0.01), indicating that, as intended item difficulty increased, the resulting student scores on items tended to decrease. Although this expected inverse relationship was detected, faculty members were correct only 48% of the time when estimating difficulty. There was also significant individual variation among faculty members in the ability to predict item difficulty (χ(2) = 16.84, P = 0.02). With regard to the cognitive level of items, no significant correlation was found between the item cognitive level and either actual student scores (ρ = -0.09, P = 0.14) or item discrimination (ρ = 0.05, P = 0.42). Despite the inability of faculty members to accurately predict item difficulty, the examinations were of high quality, as evidenced by reliability coefficients (Cronbach's α) of 0.70-0.92, the rejection of only 4 of 300 items in the postexamination review, and a mean item discrimination (point biserial) of 0.37. In conclusion, the effort of assigning annotations describing intended difficulty and cognitive levels to multiple-choice items is of doubtful value in terms of controlling examination difficulty. However, we also report that the process of annotating questions may enhance examination validity and can reveal aspects of the hidden curriculum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,014 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».