DIF investigations across groups of gender and academic background in a large-scale high-stakes language test
Notice bibliographique
Résumé
High-stakes pre-entry language testing is the predominate tool used to measure test takers’ proficiency for admission purposes in higher education in China. Given the important role of these tests, there are heated discussions about how to ensure test fairness for different groups of test takers. This study examined the fairness of the Graduate School Entrance English Examination (GSEEE) that is used to decide whether over one million test takers can enter master’s programs in China. Using SIBTEST and content analysis, the study investigated differential item functioning (DIF) and the presence of potential bias on the GSEEE with aspects to groups of gender and academic background. Results found that a large percentage of the GSEEE items did not provide reliable results to distinguish good and poor performers. A number of DIF and DBF functioned differentially and three test reviewers identified a myriad of factors such as motivation and learning styles that potentially contributed to group performance differences. However, consistent evidence was not found to suggest these flagged items/texts exhibited bias. While systematic bias may not have been detected, the results revealed poor test reliability and the study highlighted an urgent need to improve test quality and clarify the purpose of the test. DIF issues may be revisited once test quality has been improved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».