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Enregistrement W4322503168 · doi:10.1080/0969594x.2023.2182737

Data literacy assessments: a systematic literature review

2023· article· en· W4322503168 sur OpenAlexafffund
Ying Cui, Fu Chen, Alina Lutsyk, Jacqueline P. Leighton, Maria Cutumisu

Notice bibliographique

RevueAssessment in Education Principles Policy and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLiteracyReliability (semiconductor)Computer scienceInformation literacyField (mathematics)Quality (philosophy)Systematic reviewPsychologyMedical educationData scienceMathematics educationPedagogyPolitical scienceMedicineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the exponential increase in the volume of data available in the 21st century, data literacy skills have become vitally important in work places and everyday life. This paper provides a systematic review of available data literacy assessments targeted at different audiences and educational levels. The results can help researchers and practitioners better understand the current state of data literacy assessments in terms of issues related to 1) educational levels and audiences; 2) data literacy definitions and competencies; 3) assessment types and item formats; and 4) reliability and validity evidence. The results from the present review led us to conclude that teaching and assessing data literacy is still an emerging field in education. Therefore, high-quality assessment tools are greatly needed to provide valuable insights for students and instructors to monitor progress as well as facilitate and support teaching and learning.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0280,020
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations57
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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