Bias Geographic Location of Math National Examination in Junior High School: Analysis of Differential Item Functioning (DIF)
Notice bibliographique
Résumé
Diversity is a hot issue discussed in the world of education. With its diversity, Indonesia has great potential to study such things as the geographical diversity equalization factors that affect the quality of education. Implementation of national examinations (NE) as a benchmark and standards from primary to secondary education have a different condition for each location, such as Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) representing the West and Nusa Tenggara Timur (NTT) representing the western region of Indonesia. The focus of this research is to find out how much difference the ability of junior high school students in Indonesia in terms of geographical location. This study uses five DIF detection methods for mathematics NE 2013/2014 school year to analyze students' different abilities. The analysis results show that, in general, the NE questions for the 2013/2014 academic year benefit the focal group / NTT on Algebra, Geometry, and Statistics/Probability material, although with lower ability compared to group reference /DIY. With the analysis carried out, policymakers can take corrective steps to focus more on fixing problems, facilities, and resources teacher power so that problem inequality from aspect geographical there is no future again in Indonesia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».