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Enregistrement W72030968

Differential Item Functioning: The Consequence of Language, Curriculum, or Culture?

2010· book-chapter· en· W72030968 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoting Huang

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHong Kong Institute of Education
Mots-clésDifferential item functioningEquivalence (formal languages)Multinomial logistic regressionPsychologyCurriculumItem bankItem response theoryMainland ChinaDifferential (mechanical device)Social psychologyStatisticsGeographyMathematicsDevelopmental psychologyPsychometricsPedagogyChina
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, the use of large-scale standardized international assessments has increased drastically as a way to evaluate and compare the quality of education across countries. In order to make valid international comparisons, the primary requirement is to ensure the measurement equivalence between the different language versions of these assessments due to their multilingual and cross-cultural nature. In this study, we investigated the measurement equivalence of one of the most popular international assessments, PISA (Programme for International Student Assessment), between U.S. and Canadian, Hong Kong and mainland Chinese, and U.S. and mainland Chinese students. Both unidimensional and multidimensional random coefficient multinomial logit model (RCML) were applied to detect differential item functioning (DIF). Furthermore, we exerted great efforts to identify possible explanations of DIF via detailed content analyses. The results showed that the number of DIF items is the smallest between Canadian and U.S. students and the largest between U.S. and Chinese students. We also noticed that for all three comparisons the number of DIF items reduced significantly when we analyzed the data using the multidimensional approach. Our content analysis revealed that language difference only accounted for a small proportion of DIF between U.S. and Chinese students, whereas differential curriculum coverage was found to be the most serious cause of DIF in both the Hong Kong-Mainland and the U.S.-Chinese comparisons. In addition, we found that differential content familiarity is also a potential cause of DIF. Further investigations of more potential sources of item bias require the collection of additional data.

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,183
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,183
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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