The Use of One-, Two-, and Three-Parameter and Nominal Item Response Scoring in Place of Number-Right Scoring in the Presence of Test-Wiseness
Notice bibliographique
Résumé
Ability estimates yielded by the one- (1PL), two- (2PL), and three-parameter (3PL) models and the nominal response model (NRM) were compared with the number-right (NR) scoring model using items not susceptible to test-wiseness (NTW) and items susceptible to the ID1 test-wiseness strategy. These items were contained in grade 12 diploma examinations for social studies and chemistry. The results were compared for high-, middle-, and low-ability examinees. Differences were found between pairs of ability estimates obtained when 2PL, 3PL, and NRM scores were used in place of NR scores. The differences tended to be greater for chemistry than for social studies, and with the exception of high-ability students in social studies, for the subtest containing items with absurd options than for the subtest containing nonsusceptible test-wise items. It appears at least for the two subject areas considered in the present study, that the scoring models cannot be used interchangeably to obtain estimates of examinees’ abilities, particularly when a test contains test-wise susceptible items.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,122 | 0,324 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».