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Enregistrement W2108611097 · doi:10.1111/j.1745-3984.2004.tb01163.x

The Attribute Hierarchy Method for Cognitive Assessment: A Variation on Tatsuoka's Rule‐Space Approach

2004· article· en· W2108611097 sur OpenAlexaff
Jacqueline P. Leighton, Mark J. Gierl, S. Hunka

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational Measurement · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionSpace (punctuation)HierarchyTask (project management)PsychologySyllogismDomain (mathematical analysis)Variation (astronomy)Cognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cognitive item response theory model called the attribute hierarchy method (AHM) is introduced and illustrated. This method represents a variation of Tatsuoka's rule‐space approach. The AHM is designed explicitly to link cognitive theory and psychometric practice to facilitate the development and analyses of educational and psychological tests. The following are described: cognitive properties of the AHM; psychometric properties of the AHM, as well as a demonstration of how the AHM differs from Tatsuoka's rule‐space approach; and application of the AHM to the domain of syllogistic reasoning to illustrate how this approach can be used to evaluate the cognitive competencies required in a higher‐level thinking task. Future directions for research are also outlined.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations393
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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