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Enregistrement W4416767877 · doi:10.5539/jel.v15n2p91

Multidimensional Diagnostic Technique for Mathematical Proficiency with Automated Feedback Generation

2025· article· W4416767877 sur OpenAlexvenueno aff
Wenika Boon-arsa, Putcharee Junpeng

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council of Thailand
Mots-clésFormative assessmentItem response theoryReliability (semiconductor)NoveltyConstruct (python library)Computerized adaptive testingBinary numberScalability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research addresses the critical gap in the automated assessment of open-ended mathematical responses by developing a novel diagnostic technique that integrates multidimensional item response theory with real-time analysis of misconceptions and adaptive feedback generation. Unlike existing automated assessment systems limited to multiple-choice formats or binary scoring, this study pioneers the automated evaluation of subjective mathematical work in geometry and algebra while simultaneously diagnosing specific misconception patterns. The research analyzed 517 seventh-grade students’ responses across four Thai regions to establish empirically grounded cutoff points for five proficiency levels in two dimensions: mathematical processes (-2.37, -0.16, 0.89, 1.06) and conceptual structures (-2.69, 0.24, 0.46, 1.03). The innovative contribution lies in categorizing misconceptions into four distinct types (overgeneralization, defective mathematical understanding, mistranslation, and limited conception) and linking each to five differentiated feedback modes, creating a pedagogically-driven automated response system. The multidimensional model demonstrated superior psychometric properties compared to unidimensional approaches, with reliability coefficients of 0.83 and 0.80 for the respective dimensions. Implementation within the eMAT-Testing platform enabled real-time diagnostic capability, processing subjective responses containing mathematical expressions, and providing targeted feedback based on identified misconception patterns. This breakthrough enables the use of a scalable formative assessment technique previously requiring human expertise, with system evaluation showing the highest appropriateness ratings for user interaction (x̄ = 5.00, SD = 0.00) and responsibility aspects (x̄ = 4.89, SD = 0.58). The technique’s novelty extends the application of construct modeling theory to automated assessment practice, demonstrating how sophisticated psychometric frameworks can maintain rigor while delivering immediate, pedagogically-meaningful diagnostic information for differentiated instruction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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