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Enregistrement W3208880666 · doi:10.5539/jel.v10n6p103

Designing Standards-Setting for Levels of Mathematical Proficiency in Measurement and Geometry: Multidimensional Item Response Model

2021· article· en· W3208880666 sur OpenAlexvenueno aff
Sudarat Phaniew, Putcharee Junpeng, Keow Ngang Tang

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council of ThailandKhon Kaen University
Mots-clésMathematical modelSet (abstract data type)Reliability (semiconductor)Quality (philosophy)Computer scienceProcess (computing)Construct (python library)MathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study intends to design and verify the quality of a model that measures mathematical proficiency and aims to set the standards in measuring levels of proficiency in the subjects of measurement and geometry. Construct modeling was employed to design a mathematical proficiency measurement model which consists of the mathematical process and the dimensions of a conceptual structure. A total of 517 Secondary Year 1 students were selected from the big data to participate as test-takers. Design-based research encompassing four phases was used to verify the quality of the mathematical proficiency measurement model. A Multidimensional Random Coefficient Multinomial Logit model was used to examine the standards-setting of the mathematical proficiency measurement model. The results indicated that the two dimensions of mathematical proficiency can be further divided into five levels, from non-response/irrelevance to strategic/extended thinking and extended abstract structure for mathematical process and conceptual structural dimensions, respectively. The assessment tool covers 18 items with 15 multiple-choice items and three subjective items in measurement and geometry. Moreover, the results also demonstrated that the validity evidence associated with the internal structure of the multidimensional model is fit. Besides, reliability evidence, as well as item fit, is compliance with the quality of the mathematical proficiency measurement model as illustrated in analysis of the standard error of measurement and infit and outfit of the items. Finally, the researchers managed to set standards for the mathematical proficiency measurement model based on the assessment criterion results from the Wright Map. In conclusion, the standards-setting of the mathematical proficiency measurement model provides substantial information, particularly for measuring those students who are above the lowest level of mathematical proficiency because the error for estimating proficiency was low.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,322 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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