Defining and Evaluating Models of Cognition Used in Educational Measurement to Make Inferences About Examinees' Thinking Processes
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to define and evaluate the categories of cognitive models underlying at least three types of educational tests. We argue that while all educational tests may be based—explicitly or implicitly—on a cognitive model, the categories of cognitive models underlying tests often range in their development and in the psychological evidence gathered to support their value. For researchers and practitioners, awareness of different cognitive models may facilitate the evaluation of educational measures for the purpose of generating diagnostic inferences, especially about examinees' thinking processes, including misconceptions, strengths, and/or abilities. We think a discussion of the types of cognitive models underlying educational measures is useful not only for taxonomic ends, but also for becoming increasingly aware of evidentiary claims in educational assessment and for promoting the explicit identification of cognitive models in test development. We begin our discussion by defining the term cognitive model in educational measurement. Next, we review and evaluate three categories of cognitive models that have been identified for educational testing purposes using examples from the literature. Finally, we highlight the practical implications of “blending” models for the purpose of improving educational measures.
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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 | 0,101 | 0,308 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 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 ».