Validity Evidence for Progress Monitoring With Star Reading: Slope Estimates, Administration Frequency, and Number of Data Points
Notice bibliographique
Résumé
The increasing use of computerized adaptive tests (CATs) to collect information about students’ academic growth or their response to academic interventions has led to a number of questions pertaining to the use of these measures for the purpose of progress monitoring. Star Reading is an example of a CAT-based assessment with considerable validity evidence to support its use for progress monitoring. However, additional validity evidence could be gathered to strengthen the use and interpretation of Star Reading data for progress monitoring. Thus, the purpose of the current study was to focus on three aspects of progress monitoring that will benefit Star Reading users. The specific research questions to be answered are: (a) how robust are the estimation methods in producing meaningful progress monitoring slopes in the presence of outliers; (b) what is the length of the time interval needed to use Star Reading for the purpose of progress monitoring; and (c) how many data points are needed to use Star Reading for the purpose of progress monitoring? The first research question was examined using a Monte Carlo simulation study. The second and third research questions were examined using real data from 6,396,145 students who took the Star Reading assessment during the 2014-2015 school year. Results suggest that the Theil-Sen estimator is the most robust estimator of student growth when using Star Reading. In addition, it appears that five data points and a progress monitoring window of approximately 20 weeks appear to be the minimum parameters for Star Reading to be used for the purpose of progress monitoring. Implications for practice include adapting the parameters for progress monitoring according to a student’s current grade-level performance in reading.
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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 | 0,307 | 0,718 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».