The Potential for Automated Text Evaluation to Improve the Technical Adequacy of Written Expression Curriculum-Based Measurement
Notice bibliographique
Résumé
Written-expression curriculum-based measurement (WE-CBM) is used for screening and progress monitoring students with or at risk of learning disabilities (LD) for academic supports; however, WE-CBM has limitations in technical adequacy, construct representation, and scoring feasibility as grade-level increases. The purpose of this study was to examine the structural and external validity of automated text evaluation with Coh-Metrix versus traditional WE-CBM scoring for narrative writing samples (7-min duration) collected in fall and winter from 144 second- through fifth-grade students. Seven algorithms were applied to train models of Coh-Metrix and traditional WE-CBM scores to predict holistic quality of the writing samples as evidence of structural validity; then, external validity was evaluated via correlations with rated quality on other writing samples. Key findings were that (a) structural validity coefficients were higher for Coh-Metrix compared with traditional WE-CBM but similar in the external validity analyses, (b) external validity coefficients were higher than reported in prior WE-CBM studies with holistic or analytic ratings as a criterion measure, and (c) there were few differences in performance across the predictive algorithms. Overall, the results highlight the potential use of automated text evaluation for WE-CBM scoring. Implications for screening and progress monitoring are discussed.
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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 | 0,041 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».