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Enregistrement W7132913581

A Computerized Dynamic Assessment Approach to Evaluate Critical Thinking Among Psychology Undergraduates

2024· dissertation· W7132913581 sur OpenAlexfundaboutno aff
Hamidreza Moeiniasl

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of International Science and EngineeringUniversity of Toronto
Mots-clésCritical thinkingTest (biology)Reading (process)CertaintyDynamic assessmentDefining Issues TestCritical readingCriticism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychology undergraduates need critical thinking (CT) skills to evaluate arguments, identify fallacies, and detect unwarranted assumptions amid information and misinformation. However, CT instruction and assessment often fall short due to the absence of robust assessment tools, undermining the effectiveness of CT pedagogy, and leaving students inadequately prepared to critically analyze information. This study aimed to address this gap by developing a diagnostic tool to assess psychology students' CT and explore its correlation with reading proficiency. Inspired by the Watson Glaser Critical Thinking Appraisal, the study developed a psychology-specific CT test with five subscales: Inferences, Assumptions, Deduction, Interpretation, and Arguments. Additionally, a novel "Truth multiple-choice" (TMC) format was introduced, requiring students to indicate their certainty about each option's accuracy. The computerized CT test developed for this study also incorporated dynamic assessment features, integrating multiple attempts and feedback based on Vygotsky’s Sociocultural Theory of Learning. Conducted in fall 2022 with 267 psychology students from a Canadian university, the study employed a 2×2 factorial design: Conventional Multiple-Choice (CMC) with one attempt and no feedback, CMC with multiple attempts and feedback, TMC with multiple attempts, and TMC with multiple attempts and feedback. Students also took the DIALANG Reading Test and Lawson et al.'s (2015) Psychological Critical Thinking Exam (PCTE), a validated psychology-specific CT test. Statistical analyses revealed that the TMC format with feedback and multiple attempts provided a more accurate understanding of students' CT skills through iterative feedback when contrasted with the PCTE. The relationship between reading proficiency and CT skills varied depending on the testing format and feedback mode. The study's findings indicate that the integration of TMC formats with detailed feedback serves as an effective mechanism for assessing students' CT. This approach provides educators with insights into students' CT strengths and weaknesses, enabling them to customize instructional strategies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,457 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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