MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285578616 · doi:10.54476/iimrj313

Content Validity Index: An Application of Validating CIPP Instrument for Programme Evaluation

2020· article· en· W4285578616 sur OpenAlexfundno aff
Massitah Kipli, Ahmad Zamri Khairani

Notice bibliographique

RevueInternational Multidisciplinary Research Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Higher Education, MalaysiaInstitute of Engineering Research, Seoul National UniversityOsteoporosis Canada
Mots-clésContent validityReliability (semiconductor)Index (typography)Context (archaeology)Scale (ratio)Product (mathematics)Rating scaleComputer scienceApplied psychologyPsychologyMedical educationStatisticsMathematicsPsychometricsMedicineClinical psychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Validation is crucial in ensuring that the results obtained are reliable in addressing the problem of a study. The objective of this paper is to discuss on the use of Content Validity Index (CVI) to validate the instrument constructed based on the Context, Input, Process, and Product (CIPP) model that is used to evaluate an educational programme. Five content experts were consulted, and by using the Expert Panel Rating Sheet (EPRS), their responses were further calculated through item-level CVI (ICVI) and scale level CVI (S-CVI) method. The result yielded an acceptable level of validity where five percent of the items from the survey were either omitted or modified while 90 percent were maintained. Self-administered questionnaires were next distributed online to students, lecturers, graduates and employers for pilot testing and achieved a high level of the alpha coefficient, which translated to high reliability. The final result indicated that the instrument was valid and reliable to be used for programme evaluation in educational studies.

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)0,082
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,188
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0820,188
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,793
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Multidisciplinary Research JournalMême sujetHealth Education and ValidationTravaux en français237 207