Pragmatic Measurement for Education Science: A Method-Substance Synergy of Validation and Motivation
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
Education researchers often require quick and efficient assessments of various student characteristics (e.g., motivation) to use in classroom settings. Unfortunately, guidelines for addressing measurement obstacles, such as scale length, are ambiguous at best and non-existent at worst. Many measures lack sufficient evidence that the conclusions they produce are merited, and short measures have received particular criticism from measurement experts. The result is a tension between technical and pragmatic constraints when conducting measurement in field research. This three-paper dissertation is aimed at identifying and addressing these tensions in one area of motivation research. Paper 1 provides the substantive frame for the overall dissertation. The goal was to understand short-term student motivation change in a classroom setting. Paper 2 provides a typical approach to assessing a scale’s quality and viability for use in the field. The goal was to use traditional psychometric approaches to evaluate a brief measure of motivation. Finally, Paper 3 presents a pragmatic approach to determining validity evidence (i.e., pragmatic measurement) by considering the underlying uses and restrictions of collecting data. The goal was to evaluate the pragmatic approach as a framework for measure users to identify the relevant validity evidence needed based on the potential uses and interpretations of a measure. Together, these papers highlight the nature and benefit of advancing methodological goals by pursuing substantive goals. The current research is a methodological-substantive synergy (i.e., work that advances a substantive domain, such as motivation, while developing and utilizing state-of-the-art methodology) aimed alleviating technical and practical tensions.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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