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Enregistrement W7117361401 · doi:10.51798/sijis.v6i4.1177

Validation of tests using an argument-based approach: a review based on the PRISMA model

2025· article· W7117361401 sur OpenAlexaff
Karla Karina Ruiz Mendoza, Luis Horacio Pedroza Zúñiga, Alma Yadhira López García

Notice bibliographique

RevueSapienza International Journal of Interdisciplinary Studies · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensBarrie Urology Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)Empirical researchReliability (semiconductor)Quality (philosophy)Process (computing)Test (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,407
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,545
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4070,545
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,027
Bibliométrie0,0350,028
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0120,010
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,335 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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