Measuring Opportunity Cost in Statistics Using Evaluative Space Grid Items: Results from a Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Challenges to measuring students’ attitudes toward statistics remain despite decades of focused research. Measuring the expectancy-value theory (EVT) Cost construct has been especially challenging owing in part to the historical lack of research about it. To measure the EVT Cost construct better, this study asked university students to respond to items using both a Likert-type response and an Evaluative Space Grid (ESG)- type response. ESG items enable bivariate responses in a single item and permit distinguishing among two different types of neutral attitudes: indifferent and ambivalent. This pilot study evaluates the appropriateness of ESG-type items for measuring the EVT Cost construct by analyzing student response patterns to ESG-type items and comparing them with Likert-type items. Validity evidence is documented using descriptive statistics and graphs, correlations among items, and a trinomial hypothesis test. Internal consistency reliability indices are also reported. Friedman’s Test is used to compare the average response times for items of different types. Results indicate that students can meaningfully respond to ESG-type items in ways that are similar to their Likert-type responses, that students respond to ESG-type items quicker with more practice, and that distinguishing among indifferent and ambivalent attitudes seems appropriate for the EVT Cost construct. These findings suggest that ESG-type items may provide new insights not possible with Likert-type items but also that more research should be conducted to better understand their advantages and disadvantages within statistics education.
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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 | 0,019 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».