Examining Position Effects on Students’ Ability and Test-Taking Speed in the TIMSS 2019 Problem-Solving and Inquiry Tasks: A Structural Equation Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
Position effects occur when changes in item positions on a test impact the test outcomes (e.g., item parameters or test scores). Previous studies found that position effects may vary by the testing context and conditions and thus affect each test-taker differently. With the increasing adoption of digital assessments involving innovative item types that are focused on problem-solving skills, it is also essential to study position effects within this context. This study incorporates item-level scores and screen-level response time data from the Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS) 2019 problem-solving and inquiry tasks for Grade 4 students to examine position effects on students’ ability and test-taking speed. This dataset included responses from 27,682 students from 36 countries. A structural equation modeling approach was employed to model ability and test-taking speed within the same model. The results indicated a small but statistically significant booklet effect on students’ overall mathematics and science ability. The impact of block position changes within the booklets seemed to be greater than the impact of a reordering of subjects tested in the two sessions. The results also showed that when an item block was placed earlier in a test session, students spent more time on the items and performed better. The implications of these findings are discussed.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».