Item Response Theory Utilization for Developing the Student Collaboration Ability Assessment Scale in STEM Classes
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.
Notice bibliographique
Résumé
Collaboration is an ability that develops in STEM learning and is very influential in 21st-century life. Thus, students' collaboration abilities must be detected properly. This study aims to produce a quality and easy-to-use instrument for assessing student collaboration skills in STEM classes. The research is development research that contains three steps, namely preliminary research, making prototypes, and conducting product evaluations. Methods of data collection using FGD and questionnaires. The FGD was carried out with experts to produce descriptive data and assessment instruments as well as questionnaires which were also development products with data in the form of graded scales 1, 2, 3, and 4. The study involved 187 junior high school students who took lessons in STEM classes. The instrument is a questionnaire with 4 graded answer choices. To ensure the quality of the instrument, the researcher conducted FGD and expert validation and proved the construct with CFA. The instrument profile was traced using the unidimensional graded response model (GRM) method of response analysis. The results showed that the final instrument containing 17 items was declared valid in terms of content and constructs, as well as reliable. The results of the item analysis show that all items have good sequential step parameters (b1 < b2 < b3), all items have a good discriminant index (0.995 ≤ ai ≤ 1.764), and the instrument is reliable for measuring students with an ability range of -6.15 < θ < 4.05. Thus, this instrument can define students' abilities well in a wide range of abilities.
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 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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle