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Enregistrement W2590036920

Relationships between Missing Response and Skill Mastery Profiles of Cognitive Diagnostic Assessment

2013· dissertation· en· W2590036920 sur OpenAlexfundaboutno aff
Jingshun Zhang

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of International Science and EngineeringTsinghua UniversityUniversity of Toronto
Mots-clésPsychologyMissing dataItem response theoryCognitionCognitive skillLiteracyScale (ratio)Test (biology)Graduation (instrument)Developmental psychologyPsychometricsStatisticsPedagogy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the relationship between students’ missing responses on a large-scale assessment and their cognitive skill profiles and characteristics. Data from the 48 multiple-choice items on the 2006 Ontario Secondary School Literacy Test (OSSLT), a high school graduation requirement, were analyzed using the item response theory (IRT) three-parameter logistic model and the Reduced Reparameterized Unified Model, a Cognitive Diagnostic Model. Missing responses were analyzed by item and by student. Item-level analyses examined the relationships among item difficulty, item order, literacy skills targeted by the item, the cognitive skills required by the item, the percent of students not answering the item, and other features of the item. Student-level analyses examined the relationships among students’ missing responses, overall performance, cognitive skill mastery profiles, and characteristics such as gender and home language. 
\nMost students answered most items: no item was answered by fewer than 98.8% of the students and 95.5% of students had 0 missing responses, 3.2% had 1 missing response, and only 1.3% had more than 1 missing responses). However, whether students responded to items was related to the student’s characteristics, including gender, whether the student had an individual education plan and language spoken at home, and to the item’s characteristics such as item difficulty and the cognitive skills required to answer the item. 
\nUnlike in previous studies of large-scale assessments, the missing response rates were not higher for multiple-choice items appearing later in the timed sections. Instead, the first two items in some sections had higher missing response rates. Examination of the student-level missing response rates, however, showed that when students had high numbers of missing responses, these often represented failures to complete a section of the test. Also, if nonresponse was concentrated in items that required particular skills, the accuracy of the estimates for those skills was lower than for other skills.
\nThe results of this study have implications for test designers who seek to improve provincial large-scale assessments, and for teachers who seek to help students improve their cognitive skills and develop test taking strategies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,165 · 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.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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