在多选项中识别不参与的响应:通过新型过程数据指标扩展隐性类项目响应模型
Jana Welling1, Timo Gnambs1, Claus H Carstensen2
1Leibniz Institute for Educational Trajectories, Bamberg, Germany.
Educational and psychological measurement
|June 20, 2024
概括
在教育评估中不参与的响应可以使用过程数据 (如文本重读) 来识别. 虽然这个改进的模型适合,但它在检测没有动机的测试者方面只提供了边际收益.
科学领域:
- 教育测量教育的测量
- 心理测量 心理测量 心理测量
- 认知心理学 认知心理学
背景情况:
- 不参与的响应威胁到教育评估的有效性.
- 目前使用响应时间的方法有错误分类的风险.
- 过程数据为考试行为提供了更丰富的见解.
研究的目的:
- 调查过程数据 (文本重读,项目重读,答案更改) 在识别不参与响应时的有用性.
- 开发一个包含这些指标的扩展隐性类项目响应模型.
- 仅使用响应时间,将扩展模型与基线模型进行比较.
主要方法:
- 开发了一个扩展的隐性类项目响应模型.
- 包括重读文本,重复查看项目,以及作为参与预测指标的答案变化.
- 将该模型应用于1932名德国大学生的样本.
主要成果:
- 扩展模型显示出比基线模型更好的匹配.
- 项目响应时间和文本重读是参与度的重要预测因素.
- 在参数估计或分类方面没有发现系统差异.
结论:
- 处理数据,特别是文本重读,在识别不参与的响应方面提供了微不足道的改进.
- 需要进一步的研究,以充分利用过程数据来检测没有动机的考生.
更多相关视频
06:48Lexical Decision Task for Studying Written Word Recognition in Adults with and without Dementia or Mild Cognitive Impairment
Published on: June 25, 2019
9.2K
13:57Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective
Published on: July 1, 2015
12.5K
相关概念视频
Response Surface Methodology
117
Response Surface Methodology (RSM) is a collection of statistical and mathematical techniques used to develop, improve, and optimize processes. It is particularly valuable when many input variables or factors potentially influence a response variable.
The process of RSM involves several key steps:
The process of RSM involves several key steps:
117
Mechanistic Models: Compartment Models in Individual and Population Analysis
36
Mechanistic models are utilized in individual analysis using single-source data, but imperfections arise due to data collection errors, preventing perfect prediction of observed data. The mathematical equation involves known values (Xi), observed concentrations (Ci), measurement errors (εi), model parameters (ϕj), and the related function (ƒi) for i number of values. Different least-squares metrics quantify differences between predicted and observed values. The ordinary least...
36
