Cognitive assessment in a computer-based coaching environment in higher education : diagnostic assessment of development of knowledge and problem-solving skill in statistics
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic cognitive assessment (DCA) was explored using Bayesian networks and evidence-centred design (ECD) in a statistics learning domain (ANOVA). The assessment environment simulates problem solving activities that occurred in a web-based statistics learning environment. The assessment model is composed of assessment constructs, and evidence models. Assessment constructs correspond to components of knowledge and procedural skill in a cognitive domain model and are represented as explanatory variables in the assessment model. Explanatory variables represent specific aspects of student's performance of assessment problems. Bayesian networks are used to connect the explanatory variables to the evidence variables. These links enable the network to propagate evidential information to explanatory model variables in the assessment model. The purpose of DCA is to infer cognitive components of knowledge and skill that have been mastered by a student. These inferences are realized probabilistically using the Bayesian network to estimate the likelihood that a student has mastered specific components of knowledge or skill based on observations of features of the student's performance of an assessment task. The objective of this study was to develop a Bayesian assessment model that implements DCA in a specific domain of statistics, and evaluate it in relation to its potential to achieve the objectives of DCA. This study applied a method for model development to the ANOVA score model domain to attain the objectives of the study. The results documented: (a) the process of model development in a specific domain; (b) the properties of the Bayesian assessment model; (c) the performance of the network in tracing students' progress towards mastery by using the model to successfully update the posterior probabilities; (d) the use of estimates of log odds ratios of likelihood of mastery as a measure of "progress toward mastery;" (e) the robustness of diagnostic inferences based on the network; and (f) the use of the Bayesian assessment model for diagnostic assessment with a sample of 20 students who completed the assessment tasks. The results indicated that the Bayesian assessment network provided valid diagnostic information about specific cognitive components, and was able to track development towards achieving mastery of learning goals.
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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 | 0,010 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».