A confirmatory approach to differential item functioning on an ESL reading assessment
Notice bibliographique
Résumé
In this article, I describe a practical application of the Roussos and Stout (1996) multidimensional analysis framework for interpreting group performance differences on an ESL reading proficiency test. Although a variety of statistical methods have been developed for flagging test items that function differentially for equal ability examinees from different ethnic, linguistic, or gender groups, the standard differential item functioning (DIF) detection and review procedures have not been very useful in explaining why DIF occurs in the flagged items (Standards for Educational and Psychological Testing 1999). To address this problem, Douglas, Roussos and Stout (1996) developed a confirmatory approach to DIF, which is used to test DIF hypotheses that are generated from theory and substantive item analyses. In the study described in this paper, DIF and differential bundle functioning (DBF) analyses were conducted to determine whether groups of reading test items, classified according to a bottom-up, top-down reading strategy framework, functioned differentially for equal ability Arabic and Mandarin ESL learners. SIBTEST (Stout and Roussos, 1999) analyses revealed significant systematic group differences in two of the bottom-up and two of the top-down reading strategy categories. These results demonstrate the utility of employing a theoretical framework for interpreting group differences on a reading test.
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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 | 0,093 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».