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Enregistrement W2982537750 · doi:10.5430/jct.v8n4p1

An Investigation of the Psychometric Properties of Emotional Intelligence Scale Using Item Response Theory

2019· article· en· W2982537750 sur OpenAlexvenueno aff
Said Aldhafri, Yousef Abu Shindi

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSultan Qaboos University
Mots-clésItem response theoryEmotional intelligencePsychologyExploratory factor analysisScale (ratio)Goodness of fitTraitConstruct (python library)PsychometricsSocial psychologyDevelopmental psychologyStatisticsComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students’ emotional intelligence represents an important variable that is connected to students’ academic achievementand life success. One main challenge when measuring students’ emotional intelligence is to have a valid and reliablemeasure that captures this emotional construct. The current study aims to investigate the psychometric properties of theArabic version of Alsmadoni emotional intelligence scale (AEIS-25) using item response theory (IRT) models. Thestudy was applied among 3030 students in grades 7-10 in Oman.Data model fit was examined through evaluating IRT assumptions (i.e. unidimensional assumption and localindependence assumption) and goodness of fit (i.e. items fit and persons fit). It was found that item parameters wereacceptable and satisfactory, which indicates the appropriateness of AEIS to examine emotional intelligence amongadolescents. Findings from exploratory factor analysis for 2924 students and for the remaining 24 items indicated thepresence of a 2-factor model since the third factor was loaded by only one item. AEIS was considered as a reliable andpotentially valid measure of trait emotional intelligence.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,285 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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