Differential Performance on National Exams
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to evaluate two methodological perspectives of test fairness using a national Secondary School Certificate (SSC) examinations. SSC is a suit of multi-subject national qualification tests at Grade 10 level in South Asian countries, such as Bangladesh, India, and Pakistan. Because it is a high-stakes test, the fairness of SSC tests is a major concern among public and educational policy planners. This study is a first attempt to investigate test fairness of the national SSC examination of Pakistan using two independent differential item functioning (DIF) and differential bundle functioning (DBF) procedures. The SSC was evaluated for possible gender bias using multiple-choice tests in three core subjects, namely, English, Mathematics, and Physics. The study was conducted in two phases using explanatory item response model (EIRM) and Simultaneous Item Bias Test (SIBTEST). In Phase 1, test items were studied for DIF, and items with severe DIF were flagged in each subject. In Phase 2, the item bundles were analyzed for DBF. Three items were detected with large DIF, one for each subject, and one item bundle was detected with a negligible DBF. Taken together, the results demonstrate that there is no major threat to the validity of the interpretation of examinees’ test scores on the SSC examination. The outcome from this study provided evidence for test fairness, which will enhance test development practices at the national examination authorities.
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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 | 0,024 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».