Potential scoring and predictive bias in interim and summative writing assessments.
Notice bibliographique
Résumé
Interim and summative assessments often are used to make decisions about student writing skills and needs for instruction, but the extent to which different raters and score types might introduce bias for some groups of students is largely unknown. To evaluate this possibility, we analyzed interim writing assessments and state summative test data for 2,621 students in Grades 3-11. Both teachers familiar with students and researchers unaware of students' identifying characteristics evaluated the interim assessments with analytic rubrics. Teachers assigned higher scores on the interim assessments than researchers. Female students had higher scores than males, and English learners (ELs), students eligible for free or reduced-price school lunch (FRL), and students eligible for special education (SPED) had lower scores than other students. These differences were smaller with researcher compared to teacher ratings. Across grade levels, interim assessment scores were similarly predictive of state rubric scores, scale scores, and proficiency designations across student groups. However, students identified as Hispanic, FRL, EL, or SPED had lower scale scores and a lower likelihood of reaching proficiency on the state exam. For this reason, these students' risk of unsuccessful performance on the state exam would be greater than predicted when based on interim assessment scores. These findings highlight the potential importance of masking student identities when evaluating writing to reduce scoring bias and suggest that the written composition portions of high-stakes writing examinations may be less biased against historically marginalized groups than the multiple choice portions of these exams. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,285 | 0,559 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».