論文の概要: Analysis of Learner Independent Variables for Estimating Assessment Items Difficulty Level

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04416v1
• Date: Thu, 9 Jun 2022 11:01:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 17:40:12.116283
• Title: Analysis of Learner Independent Variables for Estimating Assessment Items Difficulty Level
• Title（参考訳）: 評価項目の難易度推定のための学習者独立変数の分析
• Authors: Shilpi Banerjee and N.J.Rao
• Abstract要約: 本研究では,工学科における評価項目の難易度を予測するモデルを提案する。 3つの工学コースによる実験結果から,提案モデルを用いた項目分類において約80%の精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The quality of assessment determines the quality of learning, and is characterized by validity, reliability and difficulty. Mastery of learning is generally represented by the difficulty levels of assessment items. A very large number of variables are identified in the literature to measure the difficulty level. These variables, which are not completely independent of one another, are categorized into learner dependent, learner independent, generic, non-generic and score based. This research proposes a model for predicting the difficulty level of assessment items in engineering courses using learner independent and generic variables. An ordinal regression model is developed for predicting the difficulty level, and uses six variables including three stimuli variables (item presentation, usage of technical notations and number of resources), two content related variables (number of concepts and procedures) and one task variable (number of conditions). Experimental results from three engineering courses provide around 80% accuracy in classification of items using the proposed model.
• Abstract（参考訳）: 評価の質は学習の質を決定し、妥当性、信頼性、難易度が特徴である。 学習の熟達は一般に評価項目の難易度によって表される。 困難度を測定するために、非常に多くの変数が文献で特定されている。 これらの変数は互いに完全に独立ではなく、学習者依存、学習者独立、ジェネリック、非ジェネリック、スコアベースに分類される。 本研究では,学習者独立変数と一般変数を用いた工学コースにおける評価項目の難易度予測モデルを提案する。 難易度を予測するための順序回帰モデルが開発され、3つの刺激変数(プレゼンテーション、技術的表記法、リソース数)、2つの内容関連変数(概念と手順の数)、1つのタスク変数(条件数)を含む6つの変数を使用する。 3つの工学コースによる実験結果から,提案モデルを用いた項目分類において約80%の精度が得られた。

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