Undergraduate students’ difficulties assessing empirical sampling distributions
Notice bibliographique
Résumé
Our research reveals that introductory college statistics students experience considerable difficulty applying their classroom knowledge when assessing empirical sampling distributions. In a task-based survey, students were asked to judge the likelihood of four empirical sampling distributions (presented to them in graphical form), from a known skewed population. Two graphs were obtained through simulation and two were created to be unreasonable representations of the sampling situation. Students struggled to identify the reasonable graphs in this sampling situation, and seventy-five percent made two or fewer correct identifications, performing no better than one would by guessing. Student responses are described with reference to a five-tiered framework for statistical reasoning: idiosyncratic (0), additive (1), transitional (2), proportional (3), and distributional (4). This model, which describes types of student reasoning, emerged from the work of Shaughnessy, Ciancetta, and Canada (2004), and Shaughnessy, Ciancetta, Best, and Noll (2005). Briefly, additive responses rely on frequencies and individual data points, transitional responses tend to focus on one particular aspect of the distribution such as shape, proportional responses are primarily focused on the population proportion, and distributional responses use multiple aspects of the distribution, such as center and spread. Students were able
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».