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Enregistrement W2274624192 · doi:10.1080/10691898.2015.11889745

Calibrating the Difficulty of an Assessment Tool: The Blooming of a Statistics Examination

2015· article· en· W2274624192 sur OpenAlexaff
Bruce Dunham, Gaitri Yapa, Eugenia Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Statistics Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistics Education and Methodologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaxonomy (biology)Computer scienceBloom's taxonomyMathematics educationTest (biology)StatisticsMachine learningArtificial intelligenceCognitionPsychologyMathematicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bloom's taxonomy is proposed as a tool by which to assess the level of complexity of assessment tasks in statistics. Guidelines are provided for how to locate tasks at each level of the taxonomy, along with descriptions and examples of suggested test questions. Through the “Blooming” of an examination – that is, locating its constituent parts on Bloom's taxonomy - the difficulty level of an examination paper in statistics can be pseudo-objectively assessed, via both its Bloom's Index and the proportion of marks allocated to higher order cognitive skills. One suggested application of the approach is in assessing the impact on student learning due to course transformations implemented incrementally over time. Assessment tools, in particular examination papers, can be compared for difficulty and student performance. A case study is provided in which examinations from an introductory course are Bloomed post-hoc and compared to student performances.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,182
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,182
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,005
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,282 · 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'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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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