Constructing Progress Maps of Digital Technology for Diagnosing Mathematical Proficiency
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to construct and validate progress maps of digital technology for diagnosing the multidimensional mathematical proficiency (MP) in Number and Algebra for Grade 7 students utilizing the Construct Modeling Approach. Researchers employed four building blocks as follows. Firstly, researchers developed the progress maps as an assessment framework of multidimensional MP. This is followed by creating the test for diagnosing MP. Next, researchers assigned scoring criteria and created the transition points of students’ MP levels. Finally, researchers validated the quality of the progress maps through empirical evidence. A total sample 1,500 Grade 7 students was used to support the validity and reliability evidence of the progress maps through the Wright Map using Multidimensional Random Coefficients Multinomial Logit Model. Results revealed that there were two dimensions of progress maps, namely mathematical procedures (MAP) and structure of learning outcome (SLO), and the researchers investigated three strands of validity evidence, namely test content, response processes, and internal structure. The reliability values in the MAP and SLO were 0.84 and 0.80 respectively. Finally, the Grade 7 students were mainly found to be at level-2 in the MAP dimension (44.95%) and the SLO dimension (61.57%). The experts’ evaluation results showed that the digital technology that was developed at the “most appropriate” quality levels in terms of usefulness, suitability, and accuracy, and at the “very appropriate” for the feasibility aspect, and hence is successfully contributing to the clarification of learning goals, to support for student-centered instruction, and that it is helpful in improving in teacher professional development.
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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 | 0,009 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».