An engagement-aware predictive model to evaluate problem-solving performance from the study of adult skills' (PIAAC 2012) process data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The benefits of incorporating process information in a large-scale assessment with the complex micro-level evidence from the examinees (i.e., process log data) are well documented in the research across large-scale assessments and learning analytics. This study introduces a deep-learning-based approach to predictive modeling of the examinee’s performance in sequential, interactive problem-solving tasks from a large-scale assessment of adults' educational competencies. The current methods disambiguate problem-solving behaviors using network analysis to inform the examinee's performance in a series of problem-solving tasks. The unique contribution of this framework lies in the introduction of an “effort-aware” system. The system considers the information regarding the examinee’s task-engagement level to accurately predict their task performance. The study demonstrates the potential to introduce a high-performing deep learning model to learning analytics and examinee performance modeling in a large-scale problem-solving task environment collected from the OECD Programme for the International Assessment of Adult Competencies (PIAAC 2012) test in multiple countries, including the United States, South Korea, and the United Kingdom. Our findings indicated a close relationship between the examinee's engagement level and their problem-solving skills as well as the importance of modeling them together to have a better measure of students’ problem-solving performance.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».