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Enregistrement W2795833260 · doi:10.1177/0829573518763484

Common Examiner Scoring Errors on Academic Achievement Measures

2018· article· en· W2795833260 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAchievement testWechsler Adult Intelligence ScaleAcademic achievementTest (biology)Educational measurementMeasure (data warehouse)Intelligence quotientScoring systemCognitionClinical psychologyStandardized testDevelopmental psychologyMathematics educationMedicineCurriculumComputer sciencePsychiatryData miningPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the scoring errors across three widely used achievement tests (Kaufman Test of Educational Achievement–Second Edition [KTEA-2], Woodcock–Johnson Tests of Achievement–Third Edition [WJ-III], and the Wechsler Individual Achievement Test–Third Edition [WIAT-III]) by novice examiners. A total of 114 protocols were evaluated for differences between the measures on the frequency and type of scoring errors. Within-measure analyses were also conducted to identify particular composites or subtests that might be more prone to error. Among the three measures, the WIAT-III was found to have the most scoring elements and was, therefore, the measure most susceptible to errors in scoring. Irrespective of the measure, more errors occurred on composites requiring greater examiner inference and interpretation, similar to previous studies on the propensity of scoring errors on cognitive measures. Results are discussed in relation to assessment fidelity and to assessment training practices.

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,631
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,110 · 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