The Development and Validation Prospective Mathematics Teachers Holistic Assessment Tools
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explain the stages of developing a Holistic assessment instrument for the competence of prospective mathematics teachers based on constructs from several literature reviews to measure the competence/ability of prospective mathematics teachers.This development goes through 8 steps of developing non-test instruments.Validity and reliability of instrument traced from 101 students.The initial instrument design carries out initially, then validated with the Aiken formula by 14 experts.The series of initial stages obtained 30 instruments ready to be tested from the original 40 items.The second stage is to perform a confirmatory factor analysis (EFA) followed by testing the construct and convergent validity and looking for the reliability coefficient with confirmatory factor analysis (CFA).The results of the EFA produced 28 items become into four factors, namely pedagogic content knowledge, mathematical content knowledge, positive behavior and respect, teacher enthusiasm (passion).The results of the CFA indicate that the constructs built have construct validity in the good category, convergent validity fulfilled because all AVE values are more than the minimum limit (0.5).Internal reliability (Cronbach's Alpha) = 0.96, Composite Reliability (CR) is in the range 0.88-0.92,and Average Variance Extracted (AVE) is in the range 0.55-0.58.The results of the CFA produced 27 items.Based on the measurement, it can say that the instrument of Holistic Assessment of Prospective Mathematics Teachers is suitable for use at the research.
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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 | 0,016 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».