An Investigation of Educatorsâ Data Habit of Mind
Notice bibliographique
Résumé
Educators are increasingly being asked to interact with data to facilitate students’ learning in the classroom. However, as an educational measurement community, we have little understanding of the factors and/or contexts that facilitate educators’ successful use of data. Educators’ use of score reports and the relationship to the intended use is integral to the concept of validity. A conceptual model, “Data Habit of Mind,” is proposed to study educators’ understanding, interpretation and potential applications of results from large-scale assessments. The metaphor, “Habit of Mind,” was originally coined by Robert Sternberg and Dan Keating, and has been applied in the education sector to describe educators’ habits of inquiry when interacting with assessments. Based on an extensive review of the literature, Data Habit of Mind is defined as a combination of statistical literacy and score report interpretation. Statistical literacy is the extent to which an individual is able to describe, organize and reduce, represent, and analyze and interpret data. Score report interpretation is the extent to which an individual is able to describe, summarize, question, and propose an application for a given set of elements on a score report. The combination of these two makes up an individual’s Data Habit of Mind. \nTwenty educators were interviewed to assess their level of statistical literacy and their score report interpretation skills. A cognitive interview approach was used to capture the educators’ cognitive processes as they solved performance-based tasks, and protocol analysis procedures were used to encode the responses into the conceptual model. Descriptions of educators’ Data Habit of Mind were then generated through qualitative matrix analysis. Four groups of educators were identified based on the patterns of relationship between their statistical literacy and score report interpretation scores. Demographic factors, including teaching experience, gender and educational background were not meaningful predictors of educators’ Data Habit of Mind. These results add to our understanding of how educators interpret and use test results and have implications for test validation processes.
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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 | 0,032 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».