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Enregistrement W4220873525 · doi:10.5430/wjel.v12n2p288

Validity and Reliability of Survey Items in Employer Perspective Construct on the Quality of ECCE: Rasch Measurement Model Analysis

2022· article· en· W4220873525 sur OpenAlexvenueno aff
Noor Alhusna Madzlan, Ridzwan Che Rus, Mazlina Che Mustafa, Sopia Md Yassin

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Systems and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Pendidikan Sultan IdrisMinistry of Education, India
Mots-clésRasch modelReliability (semiconductor)Perspective (graphical)Polytomous Rasch modelPsychologyConstruct (python library)Construct validityQuality (philosophy)Item analysisApplied psychologySocial psychologyComputer scienceItem response theoryPsychometricsDevelopmental psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines and verifies the reliability of a survey instrument on the long term impact of early childhood and childcare education (ECCE) toward human capital development. The survey consists of separate questionnaires based on four perspectives; Individual Success, Peers, Parents and Employer perspective. This study highlights the reliability of item constructs from the employer perspective questionnaire distributed in the pilot study. This instrument was developed based on 56 items, and was further categorised into three sub-constructs; 1) individual character, 2) soft skills; and 3) good citizenship. Rasch Measurement Model analysis supported by Winsteps software version 3.73 was utilised to examine reliability of item and person, polarity of item and suitability of item. Findings from analysis of reliability of item indicated that Individual Character subconstruct showed a good level of reliability, whilst Soft Skills and Good Citizenship subconstructs showed reliability below par. Further analysis on polarity of item indicated all items scored positive values to measure the construct. While analysis on item fit revealed that a total of 6 items from the three subconstructs were discarded as they did not meet the criteria specified in the Rasch Model.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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