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Enregistrement W78882529 · doi:10.55016/ojs/ajer.v55i4.55343

Robustness of Lord’s Formulas for Item Difficulty and Discrimination Conversions Between Classical and Item Response Theory Models

2010· article· en· W78882529 sur OpenAlexaffvenue
Teresa Dawber, W. Todd Rogers, Michael Carbonaro

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobustness (evolution)Item response theoryStatisticsPsychologyRange (aeronautics)EconometricsComputer scienceMathematicsPsychometricsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lord (1980) proposed formulas that provide direct relationships between IRT discrimination and difficulty parameters and conventional item statistics. The purpose of the present study was to determine the robustness of the formulas beyond the initial and restrictive conditions identified by Lord. Simulation and real achievement data were employed. Results from the simulation study indicate that the item discrimination parameters were recovered quite well for low to moderately discriminating items regardless of ability distribution, and the difficulty parameters were recovered quite well for the range typically found for achievement tests. Results of the real data were consistent with those found for the simulation study.

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)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,606
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,606
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,576
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,027 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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