The grade 9 maths ANA - what can we see after three years?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION The Annual National Assessments (ANA) were introduced to address South Africa's poor performance in international mathematics assessments such as TIMSS and SACMEQ. The Grade 9 test was first written in 2012 with a national average of 12.7%. In 2013 the average increased to 13.9% but then dropped to 10.8% in 2014. The overall picture is one of very poor performance with the result that many questions are being asked about the value and purpose of the ANA. The Department of Basic Education (DBE) identifies three purposes for the ANAs : (1) a measure for the state to gauge improvement in the education system, based on learner performance year-on-year; (2) a diagnostic assessment to identify areas of weakness in learners' performance; and (3) to provide a model of good assessment practice. While these are all important goals, they are not necessarily achievable through a single instrument. However, this is not the focus of our article. Our purpose here is to report on a content analysis of the three ANA papers which we undertook in the first quarter of 2015, paying particular attention to cognitive demand and levels of difficulty. We share our findings on these aspects, as well as on trends that arise as we look across the first three years of the Grade 9 Maths ANA.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».