Investigation of Rater Tendencies and Reliability in Different Assessment Methods with Many Facet Rasch Model
Notice bibliographique
Résumé
One of the most commonly used methods for measuring higher-order thinking skills such as problem-solving or written expression is open-ended items. Three main approaches are used to evaluate responses to open-ended items: general evaluation, rating scales, and rubrics. In order to measure and improve problem-solving skills of students, firstly, an error-free measurement process should be performed. Errors caused by raters such as bias, high or low tendency to score is a common problem in the evaluation of open-ended items as they adversely affect the accuracy of decisions to be made. This study utilized open-ended items to evaluate the raters' tendencies in terms of general evaluation, rating scale, and rubric conditions. The raters' behaviours in each assessment method and their opinions about the assessment methods were determined. The participants of the study consisted of 12 different mathematics teachers and the Many Facet Rasch Model was adopted for the analyses. The scoring reliability of each method was estimated. The findings of the rating scale revealed that the raters had a more homogeneous scoring tendency. In addition, while the majority of raters stated that they prefer to use a rubric, they also stated it is the most difficult method to use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».