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Enregistrement W2158808429 · doi:10.5539/cis.v4n6p66

Computerized Summative Assessment of Multiple-choice Questions: Exploring Possibilities with the Zimbabwe School Examination Council Grade 7 Assessments

2011· article· en· W2158808429 sur OpenAlexvenueno aff
Benjamin Tatira, Lillias Hamufari Natsai Mutambara, Conilius Jaison Chagwiza, Lovemore J. Nyaumwe

Notice bibliographique

RevueComputer and Information Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentComputer scienceMultiple choiceOnline assessmentTest (biology)Set (abstract data type)SoftwareQuality (philosophy)Field (mathematics)Formative assessmentMedical educationMathematics educationSignificant differencePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to develop educational software for online assessment of multiple choice responses (MCQs). An automated assessment software program, duly developed in this study can display assessment items, record candidates' answers, and mark and provide instant reporting of candidates' performance scores. Field tests of the software were conducted on four primary schools located in Bindura town using a previous year summative Grade 7 assessment set by the Zimbabwe School Examination Council (ZIMSEC). Results were that computerized assessment in mathematics has the potential to enhance the quality of assessment standards and can drastically reduce material costs to the examination board. The paper exposes test mode benefits inherent in computer-based assessments, such as one-item display and ease of candidates selecting/changing optional answers. It also informs the ongoing debate on possible enhancement of candidates' performance on a computer-based assessment relative to the traditional pen-and-paper assessment format. The need for the development of diagnostic instructional software to compliment computerized assessments is one of the recommendations of the study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,009
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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