The Comparison of the Equated Tests Scores by Using Various Covariates using Bayesian Nonparametric Model
Notice bibliographique
Résumé
This research is based on obtaining equated scores by using covariates in the Bayesian nonparametric model. As covariates in the study, gender, mathematics self-efficacy scores, and common item scores were used. The distributions were obtained for all score groups. Hellinger Distance was calculated to obtain the distances between the distributions of equated scores by using covariates and the distribution of the target test scores. These distances were compared with the distributions of equated scores obtained from methods based on Item Response Theory. The study was conducted on Canadian and Italian samples of Programme for International Student Assessment (PISA) 2012. PARSCALE and IRTEQ were used for classical methods, and R was used for Bayesian nonparametric model. When gender, mathematics self-efficacy scores, and common item scores were used as covariates in the model, distance values of obtained equated scores to target test scores were close to each other, but their distributions were different. The closest distribution to target test scores was achieved when gender and mathematics self-efficacy scores were used together as covariates in the model, and the farthest distributions were obtained from item response theory methods. As a result of the research, it was determined that the model is more informative than the classical methods.
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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 | 0,037 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».