Measuring and Comparing Student Performance: A New Technique for Assessing Directional Associations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Measuring and comparing student performance have been topics of much interest for educators and psychologists. Particular attention has traditionally been paid to the design of experimental studies and careful analyses of observational data. Classical statistical techniques, such as fitting regression lines, have traditionally been utilized and far-reaching policy guidelines offered. In the present paper, we argue in favour of a novel technique, which is mathematical in nature, and whose main idea relies on measuring distance of the actual bivariate data from the class of all monotonic (increasing in the context of this paper) patterns. The technique sharply contrasts the classical approach of fitting least-squares regression lines to actual data, which usually follow non-linear and even non-monotonic patterns, and then assessing and comparing their slopes based on the Pearson correlation coefficient, whose use is justifiable only when patterns are (approximately) linear. We describe the herein suggested distance-based technique in detail, show its benefits, and provide a step-by-step implementation guide. Detailed graphical and numerical illustrations elucidate our theoretical considerations throughout the paper. The index of increase, upon which the technique is based, can also be used as a summary index for the LOESS and other fitted regression curves.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle