Fugu-MT 論文翻訳(概要): An NLP Crosswalk Between the Common Core State Standards and NAEP Item Specifications

論文の概要: An NLP Crosswalk Between the Common Core State Standards and NAEP Item Specifications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17284v1
Date: Mon, 27 May 2024 15:47:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 14:43:44.295498
Title: An NLP Crosswalk Between the Common Core State Standards and NAEP Item Specifications
Title（参考訳）: 共通コア状態標準とNAEP項目仕様のNLP横断歩道
Authors: Gregory Camilli,
Abstract要約: 項目仕様とコンテンツ標準の横断歩道を確立する際に,NLPをベースとした手法について述べる。この手順は、数学の共通中核状態標準(Common Core State Standards)を、2026年の国家教育進歩評価(National Assessment of Educational Progress)の項目仕様に適合させるために用いられる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Natural language processing (NLP) is rapidly developing for applications in educational assessment. In this paper, I describe an NLP-based procedure that can be used to support subject matter experts in establishing a crosswalk between item specifications and content standards. This paper extends recent work by proposing and demonstrating the use of multivariate similarity based on embedding vectors for sentences or texts. In particular, a hybrid regression procedure is demonstrated for establishing the match of each content standard to multiple item specifications. The procedure is used to evaluate the match of the Common Core State Standards (CCSS) for mathematics at grade 4 to the corresponding item specifications for the 2026 National Assessment of Educational Progress (NAEP).
Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、教育評価の分野で急速に普及している。本稿では,項目仕様とコンテンツ標準の横断歩道を確立する際に,主題の専門家を支援するためのNLPベースの手順について述べる。本稿では,文章やテキストの埋め込みベクトルに基づく多変量類似性(multivariate similarity)の提案と実証により,最近の研究を拡張した。特に、各コンテンツ標準と複数のアイテム仕様との整合性を確立するためのハイブリッド回帰手順が示される。この手順は、数学のCCSS(Common Core State Standards)と、2026年の国家教育進歩評価(National Assessment of Educational Progress、NAEP)の項目仕様との一致を評価するために使用される。

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