MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2593539231

The grade 9 maths ANA - what can we see after three years?

2015· article· en· W2593539231 sur OpenAlexaboutno aff
Craig Pournara, Sihlobosenkosi Mpofu, Yvonne Sanders

Notice bibliographique

RevueLearning & teaching mathematics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Mathematics educationTest (biology)PsychologyMathematicsMedical educationMedicineGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLearning & teaching mathematicsMême sujetEducational and Psychological AssessmentsTravaux en français237 207