Deciding Whether to Respond: A Latent Class Analysis of Nonresponse on Ontario’s Grade 9 Assessment of Mathematics
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates nonresponse on Ontario’s Grade 9 Assessment of Mathematics – in particular, whether or not students responded to all multiple-choice or all open-response items in two test booklets. Whether students responded to all items of one type (multiple-choice or open-response) by booklet (for the first or second day of testing) was modeled, with and without proportion correct scores by item type as covariates, using latent class analysis. Both a 3-class model without the covariates and a 4-class model with the covariates but without direct effects distinguished among students who responded to all items, students who left both multiple-choice and open-response items blank, and students who left only open-response items blank. The results suggest that deciding to respond to all open-response items is distinct from deciding to respond to all multiple-choice items. Attitudes toward mathematics were also more related to the decision to respond to all open-response items than to the decision to respond to all multiple-choice items. Cette étude porte sur l’absence de réponse au test de mathématiques pour la 9e année en Ontario –nous cherchions notamment à savoir si les élèves avaient répondu à toutes les questions à choix multiples ou bien à toutes les questions ouvertes dans deux livrets d’examen. Une analyse de structure latente a permis la modélisation du comportement des élèves, à savoir s’ils avaient répondu à tous les items d’un type (questions à choix multiples ou questions ouvertes) dans un livret (lors du premier ou deuxième jour des tests) avec et sans des scores reflétant la proportion de bonnes réponses par type d’items comme covariables. Un modèle de classe 3 sans les covariables ainsi qu’un modèle de classe 4 avec les covariables mais sans effets directs ont tous les deux fait la distinction entre les élèves qui avaient répondu à tous le items, les élèves qui n’avaient ni répondu à certaines questions à choix multiples ni à certaines questions ouvertes et les élèves qui n’avaient pas répondu à certaines questions seulement dans le cas des questions ouvertes. Les attitudes face aux mathématiques ont également joué un plus grand rôle dans la décision de répondre à toutes les questions ouvertes que dans celle de répondre à toutes les questions à choix multiples.
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 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 | 0,029 | 0,381 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».