MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2154633345 · doi:10.1177/0013164403258393

Impact of Test Design, Item Quality, and Item Bank Size on the Psychometric Properties of Computer-Based Credentialing Examinations

2004· article· en· W2154633345 sur OpenAlexaff
Dehui Xing, Ronald K. Hambleton

Notice bibliographique

RevueEducational and Psychological Measurement · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredentialingComputerized adaptive testingItem bankTest (biology)Quality (philosophy)Computer scienceConsistency (knowledge bases)Test designItem response theoryPsychologyPsychometricsApplied psychologyStatisticsReliability engineeringArtificial intelligenceMedical educationTest methodMedicineMathematicsClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer-based testing by credentialing agencies has become common; however, selecting a test design is difficult because several good ones are available—parallel forms, computer adaptive (CAT), and multistage (MST). In this study, three computerbased test designs under some common examination conditions were investigated. Item bank size and item quality had a practically significant impact on decision consistency and accuracy. Even in nearly ideal situations, the choice of test design was not a factor in the results. Two conclusions follow from the findings: (a) More time and resources should be committed to expanding the size and quality of item banks, and (b) designs that individualize an exam administration such as MST and CAT may not be helpful when the primary purpose of the examination is to make pass-fail decisions and conditions are present for using parallel forms with a target information function that can be centered on the passing score.

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)0,153
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,458
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1530,458
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,833
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,316 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations36
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEducational and Psychological MeasurementMême sujetPsychometric Methodologies and TestingTravaux en français237 207