Validation of tests using an argument-based approach: a review based on the PRISMA model
Notice bibliographique
Résumé
In test assessment, the validation process is crucial for ensuring the proper interpretation and use of scores, as well as establishing reliability in the results. The Argument-Based Approach (ABA), introduced by Kane, provides a structured framework for validation by defining inferences, warrants, and assumptions. Although widely recognized, research indicates that the empirical application of ABA remains limited, with many studies neglecting evaluations of clarity, coherence, and plausibility. This study conducted a systematic review using the PRISMA framework, analyzing 28 empirical articles about ABA published between 2014 and 2023. Articles were sourced from databases such as ERIC and Web of Science, selected based on quality and relevance to educational contexts. Most of the reviewed studies originated from North America and focused on English language education and medicine. Common inferences included Generalization and Extrapolation; however, few studies addressed warrants and assumptions, reflecting a partial application of ABA and insufficient evaluations of validity. Despite its utility, the ABA's implementation is hindered by gaps in evaluations focusing on clarity, coherence, and plausibility. Standardized guidelines are recommended for assessing these aspects in future research, expanding the framework's applicability to strengthen its empirical foundation.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».