Design, Construction, Validation, and Standardization of a Psychometrically Reliable Mathematical Achievement Test for Grade X Students: An Empirical Study on Reliability, Validity, and Educational Measurement in Secondary Mathematics
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to design, construct, and standardize a Mathematical Achievement Test (MAT) for Grade X students, ensuring that the instrument meets the psychometric standards of reliability, validity, and objectivity.Recognizing the growing importance of mathematics education in the 21st century-an era increasingly defined by data, computation, and problem-solving-the test was developed to measure students' mathematical understanding, conceptual application, and analytical reasoning.The preliminary version of the test contained 50 multiple-choice items derived from the official secondary school mathematics curriculum.After pilot testing on a sample of 810 students across diverse educational contexts, 40 items were retained through rigorous item analysis and expert review.The construction process followed standardized psychometric stages: item generation, content validation, pilot administration, item discrimination and difficulty index computation, test standardization, and reliability and validity estimation.Reliability was assessed using Cronbach's alpha ( = 0.881) and split-half reliability (r = 0.973), confirming internal consistency and stability.Validity evidence was obtained through intrinsic validity (r = 0.938) and criterionrelated validity (r = 0.882), indicating a high correlation with students' actual classroom performance.The findings affirm that the MAT is a scientifically robust, pedagogically relevant, and statistically valid tool for assessing mathematical proficiency among Grade X learners.This standardized instrument contributes to the body of research on educational measurement and offers teachers, curriculum developers, and educational policymakers a reliable means to evaluate mathematical learning outcomes and identify instructional gaps.
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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 | 0,015 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».