Validity of Automated Learning Progress Assessment in English Written Expression for Students with Learning Difficulties
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the validity of an automated approach to learning progress assessment (aLPA) for English written expression. Participants (n = 105) were students in Grades 2–12 who had parent-identified learning difficulties and received academic tutoring through a community-based organization. Participants completed narrative writing samples in the fall and spring of one academic year, and some participants (n = 33) also completed a standardized writing assessment in the spring of the academic year. The narrative writing samples were evaluated using aLPA, four hand-scored written expression curriculum-based measures (WE-CBM), and ratings of writing quality. Results indicated (a) aLPA and WE-CBM scores were highly correlated with ratings of writing quality; (b) aLPA and more complex WE-CBM scores demonstrated acceptable correlations with the standardized writing subtest assessing spelling and grammar, but not the subtest assessing substantive quality; and (c) aLPA scores showed small, statistically significant improvements from fall to spring. These findings provide preliminary evidence that aLPA can be used to efficiently score narrative writing samples for progress monitoring, with some evidence that the aLPA scores can serve as a general indicator of writing skill. The use of automated scoring in aLPA, with performance comparable to WE-CBM hand scoring, may improve scoring feasibility and increase the likelihood that educators implement aLPA for decision making.
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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 | 0,036 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».