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Enregistrement W2990689782 · doi:10.5753/cbie.sbie.2019.199

Avaliação de Juízes: Um Modelo Estatístico para Perfilação de Avaliadores

2019· article· pt· W2990689782 sur OpenAlex
James Alves, Elias Oliveira

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAnais do XXX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2019) · 2019
Typearticle
Languept
DomaineDecision Sciences
ThématiqueReliability and Agreement in Measurement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Bureau for International Education
Mots-clésConcordanceCompetence (human resources)StatisticsPsychologyMathematicsComputer scienceSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neste artigo apresentamos um modelo para monitoramento de professores na avaliação de redações de acordo com as competências da redação do ENEM/INEP. Nosso modelo quantifica a confiabilidade e a concordância entre juízes baseado no coeficiente de correlação de Pearson aplicado às notas gerais, e também sobre as competências da grade de correção. Como resultado da aplicação do modelo observou-se a divergência entre dois professores na Competência 3, com um fator de correlação de ρ = -0.58. Ainda, alguns avaliadores obtiveram uma alta concordância com ρ = 1, demonstrando um alinhamento na forma de avaliar a Competência 2. As competências que denotam frequentemente uma discrepância acentuada são um sinal da necessidade de treinamento para o alinhamento dos avaliadores.

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.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,018

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,286 · 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