Rasch Calibration and Differential Item Functioning (DIF) Analysis of the Indonesian National Assessment Program-Language (INAP-L)
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the psychometric properties of the INAP-L instrument by applying the Rasch model. The psychometric evaluation includes item calibration and differential item functioning (DIF) assessment. Participants in this study were 6153 high school students (2326 boys and 3827 girls) aged 14-19 years (mean age = 15.76, SD = 0.78) from 280 schools spread across 34 provinces in Indonesia. The results of the Rasch model analysis show that the assumptions of unidimensionality and local independence are met. The internal consistency analysis of the INAP-L instrument (PSR = 0.80; Ordinal α = 0.81) and item-person targeting showed quite good results. At the item level, it was discovered that four of the forty items did not fit the Rasch model. Meanwhile, the gender-based DIF analysis revealed that all items were free from gender DIF and that two out of forty items showed DIF based on school type. It can be concluded that the INAP-L instrument has good psychometric properties. Furthermore, multilevel analysis was performed to determine the effect of clustering in the data, and it was discovered that INAP-L has a multilevel data structure with ICC = 0.185 and a design effect > 2.00. This means that future research on the relationship among variables on the INAP-L score must consider a multilevel approach. Even though the developer has already published an interim report on INAP-L, the findings of this study can be used as a reference in improving the instrument before conducting INAP-L in the future.
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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 | 0,028 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».