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要旨 公式得点による選択肢テストのスコアを最大化するためには、学生が自分の知識レベルを監視し、正しい回答を報告し、不正確な回答を控えることができる必要があります。しかし重要なことに、メタ認知的監視や最適な基準設定は、公式得点の文献ではあまり注目されていません。本研究では、これらのパラメータが取得したテストスコアに与える役割を調査しました。学生は公式得点ルールに基づいて3回の試験を受け、これらのデータから、Higham(2007)が開発した方法論を使用してバイアスプロファイルを作成し、学生がスコアを最大化するために答える必要がある質問の最適数を推定しました。結果は、高得点を獲得した学生が自分の知識を最もよく監視したことを示していますが、すべての学生はあまりにも頻繁に推測する傾向があり、テストスコアを下げていました。この保守性は、以前のテストからのフィードバックがあったにもかかわらず維持されました。結果はまた、監視がテストを越えて一般化する安定した参加者技能であることを示しました。 注 1 技術的には、このような識別は応答条件付き、またはタイプ2のSDTとして知られています。タイプ2 SDTに関するさらなる説明と議論については、Banks(引用1970)、Clarke、Birdsall、Tanner(引用1959)、Galvin、Podd、Drga、Whitmore(引用2003)、およびHigham(引用2002、2007)を参照してください。 2この段階では、監視メカニズムについて、質問の選択肢に自信を割り当てるために使用される以外の仮定はありません。例えば、メカニズムが意識的または無意識的に機能する場合があります; 同様に、割り当てプロセスは徹底的であるか、報告可能な自信の候補が見つかった時点で終了することがあります。これらは将来的に確認する必要がある重要な詳細ですが、現在の研究には必須ではありません。 3本研究では正しい推測に対してボーナスが提供されましたが、結果のパターンはHigham(2007)のものと非常に似ています。そのため、現在の研究で得られた結果が特異的であるとは考えていません。
Highamら(Sun)はこの問題を研究しました。