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Enregistrement W2791245005 · doi:10.5430/wje.v8n1p111

Effects of Analytical and Holistic Scoring Patterns on Scorer Reliability in Biology Essay Tests

2018· article· en· W2791245005 sur OpenAlexvenueno aff
Casmir N. Ebuoh

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Imaging for Blood Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPearson product-moment correlation coefficientReliability (semiconductor)Test (biology)Data collectionMoment (physics)Scoring systemMathematics educationBiologyPsychologyStatisticsMedicineMathematicsInternal medicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literature revealed that the patterns/methods of scoring essay tests had been criticized for not being reliable and thisunreliability is more likely to be more in internal examinations than in the external examinations. The purpose of thisstudy is to find out the effects of analytical and holistic scoring patterns on scorer reliability in biology essay tests inEnugu Education Zone of Enugu State. Post-test only control group design was used. All the 212 Biology teachersfrom the thirty one secondary schools in Enugu Education Zone of Enugu State were used. The researcher constructedBiology essay test (BET) with scoring guide on biology essay tests (SGBET) for data collection. The research questionwas answered using Pearson’s Product moment correlation coefficient (r). The hypothesis was tested using t-test. Theresults showed that the use of the holistic scoring pattern was found to be the most reliable followed by analyticalscoring pattern. Recommendations were made based on the findings of the study.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,316 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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