Experiences of experts in intelligence measurement of South African school learners
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative research study emerged from the essential need for reliable and valid intelligence test instruments for South African school learners, who are characterised as a diverse population with their variety in culture, ethnicity, and language, as well as having unequal socio-economic and educational backgrounds. The aim of this research study was to use a qualitative interpretive description research design to explore and describe the experiences of both experts in intelligence test development and/or adaptation as well as psychologists and psychometrists who have administered intelligence tests to South African school learners in various contexts. Twelve psychologists and/or psychometrists were interviewed, of which six were also experts in test development and/or adaptation, which yielded four themes after thematic analysis, namely, utilised intelligence measurements in the current South African school learner context are less relevant; the South African education system is a major issue specifically within lower socio-economic status (SES) contexts; it does not seem feasible to design or adapt suitable intelligence measures that are valid and reliable in the current South African school learner context; and key informants' recommendations from their experiences. Contribution: This research study contributes to the understanding of the measurement of intelligence of South African school learners in diverse contexts. Findings of this research study can guide the strategic process to design an intelligence instrument suitable for a South African population of school learners, informing fair assessment practices for multiethnic equalisation.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».