Learning Analytics and Computerized Formative Assessments: An Application of Dijkstra’s Shortest Path Algorithm for Personalized Test Scheduling
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
The use of computerized formative assessments in K–12 classrooms has yielded valuable data that can be utilized by learning analytics (LA) systems to produce actionable insights for teachers and other school-based professionals. For example, LA systems utilizing computerized formative assessments can be used for monitoring students’ progress in reading and identifying struggling readers. Using such LA systems, teachers can also determine whether progress is adequate as the student works towards their instructional goal. However, due to the lack of guidelines on the timing, number, and frequency of computerized formative assessments, teachers often follow a one-size-fits-all approach by testing all students together on pre-determined dates. This approach leads to a rigid test scheduling that ignores the pace at which students improve their reading skills. In some cases, the consequence is testing that yields little to no useful data, while increasing the amount of instructional time that students miss. In this study, we propose an intelligent recommender system (IRS) based on Dijkstra’s shortest path algorithm that can produce an optimal assessment schedule for each student based on their reading progress throughout the school year. We demonstrated the feasibility of the IRS using real data from a large sample of students in grade two (n = 668,324) and grade four (n = 727,147) who participated in a series of computerized reading assessments. Also, we conducted a Monte Carlo simulation study to evaluate the performance of the IRS in the presence of unusual growth trajectories in reading (e.g., negative growth, no growth, and plateau). Our results showed that the IRS could reduce the number of test administrations required at both grade levels by eliminating test administrations in which students’ reading growth did not change substantially. In addition, the simulation results indicated that the IRS could yield robust results with meaningful recommendations under relatively extreme growth trajectories. Implications for the use of recommender systems in K–12 education and recommendations for future research are discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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