The Value of Individual Screen Response Time in Predicting Student Test Performance: Evidence from TIMSS 2019 Problem Solving and Inquiry Tasks
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Notice bibliographique
Résumé
The time students spend on answering a test item (i.e., response time) and its relationship to performance can vary significantly from one item to another. Thus, using total or average response time across all items to predict overall test performance may lead to a loss of information, particularly with respect to within-person variability, which refers to fluctuations in a student's standardized response times across different items. This study aims to demonstrate the predictive and explanatory value of including within-person variability in predicting and explaining students' test scores. The data came from 13,829 fourth-grade students who completed the mathematics portion of Problem Solving and Inquiry (PSI) tasks in the 2019 Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS). In this assessment, students navigated through a sequence of interactive screens, each containing one or more related items, while response time was recorded at the screen level. This study used a profile analysis approach to show that students' standardized response times-used as a practical approximation of item-level timing-varied substantially across screens, indicating within-person variability. We further decompose the predictive power of response time for overall test performance into pattern effect (the predictive power of within-person variability in response time) and level effect (the predictive power of the average response time). Results show that the pattern effect significantly outweighed the level effect, indicating that most of the predictive power of response time comes from within-person variability. Additionally, each screen response time had unique predictive power for performance, with the relationship varying in strength and direction. This finding suggests that fine-grained response time data can provide more information to infer the response processes of students in the test. Cross-validation and analyses across different achievement groups confirmed the consistency of results regarding the predictive and explanatory value of within-person variability. These findings offer implications for the design and administration of future educational assessments, highlighting the potential benefits of collecting and analyzing more fine-grained response time data as a predictor of test performance.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle