Item statistics derived from three-option versions of multiple-choice questions are usually as robust as four- or five-option versions: implications for exam design
Notice bibliographique
Résumé
Different versions of multiple-choice exams were administered to an undergraduate class in human physiology as part of normal testing in the classroom. The goal was to evaluate whether the number of options (possible answers) per question influenced the effectiveness of this assessment. Three exams (each with three versions) were given to each of two sections during an academic quarter. All versions were equally long, with 30 questions: 10 questions with 3 options, 10 questions with 4, and 10 questions with 5 (always one correct answer plus distractors). Each question appeared in all three versions of an exam, with a different number of options in each version (three, four, or five). Discrimination (point biserial and upper-lower discrimination indexes) and difficulty were evaluated for each question. There was a small increase in difficulty (a lower average score on a question) when more options were provided. The upper-lower discrimination index indicated a small improvement in assessment of student learning with more options, although the point biserial did not. The total length of a question (number of words) was associated with a small increase in discrimination and difficulty, independent of the number of options. Quantitative questions were more likely to show an increase in discrimination with more options than nonquantitative questions, but this effect was very small. Therefore, for these testing conditions, there appears to be little advantage in providing more than three options per multiple-choice question, and there are disadvantages, such as needing more time for an exam.
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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 | 0,281 | 0,736 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».