対象範囲と前提条件
デジタルSATの枠組みに基づいています。これらの紙ベースのタスクは適応的ではなく、スケーリングされたスコアを予測するものではありません。
- 主張を直接支持または反証する詳細を選ぶ
- テーブルのラベル、数値、比較の基準を正しく使用する
- 関連性と説明を識別するための証拠を分離する
前提条件：表の見出しを読む；割合と個数を比較する。
説明し、方法を選択する
まず、対象とする主張を証拠要件に変換する。反復練習が保持に役立つという主張には、単に学習者が活動を楽しんだという声明ではなく、異なる練習条件下での保持に関する情報が必要である。興味深い関連事実が、主張されている具体的な関係を支持しないことがある。
テキスト的証拠については、誰の主張が検証されているか、そして課題が支持、反証、あるいは補完を求めるかどうかを特定する。一般的な名詞を含む引用だけでは不十分である。その詳細が真であれば、どの程度信頼性が高まるか低くなるかを問いながら、文章の実際の確信度を維持せよ。
定量的証拠については、計算する前にタイトル、軸、ヘッダー、単位、グループを読む。改善に関する主張にはbefore/afterの差を、成果に関する主張には最終値を、グループサイズが異なる場合は割合を使用する。大きな個数は、大きなグループの中でより小さな割合を表すことがある。
数値パターンは記述的な比較を支持することがあっても、なぜ起きたかの原因を証明するものではない。無作為割り当てや統制的因果証拠が明記されていない場合、因果結論を避ける。このImplementedの元の表は仮想的な教育用データセットであり、公開された研究ではない；その目的は関係性の読み取りの練習である。
証拠は、比較対象を含む主張そのものを支持しなければならない。 9 の 15 タスクが成功した場合、 $p=n_{success}/n_{total}=9/15=60\%$ 。 成功数がより多いグループでも、成功率は低いことがある。 Before/after データは変化を記述するが、統制的割り当てがない場合、原因を証明するものではない。
計算例。 仮想的な表：グループAは learners 20 、前 ⟨12⟩ 、後 ⟨16⟩ ；グループBは learners 40 、前 ⟨24⟩ 、後 ⟨28⟩ 。両グループとも正答数が4つ増加するが、Aの正答率は 60% から 80% に上昇（20 ポイント）、Bは 60% から 70% に上昇（10 ポイント）である。これは「Aの方がパーセントポイントでの改善が大きかった」という主張を裏付け、「Aの方が最終的な正答数が多かった」あるいは手法に関する因果関係を示すものではない。
練習素材
仮想的な研究。 2つのグループが改訂された目次を用いて第2回目の検索セッションを行った。無作為割り当てについての報告はない。グループPは users 30 、前 ⟨12⟩ 、後 ⟨21⟩ の成功検索があった。グループQは users 50 、前 ⟨30⟩ 、後 ⟨35⟩ の成功検索があった。各ユーザーは各セッションで1回の検索を実施した。研究者らは、Pの方がパーセントポイントでの改善が大きく、Qの方が第2回目セッションでも成功検索数が多かったと主張した。別個のコメントでは、改訂がすべての改善の原因であったと断定された。
推論による練習
練習 1
両グループのbeforeおよびafterの成功率とパーセントポイントの変化を提示せよ。
Reasoning. $p_P=12/30=40\%$ before and $21/30=70\%$ after, a 30-point increase. $p_Q=30/50=60\%$ before and $35/50=70\%$ after, a 10-point increase. P has the larger change; both final rates are equal.
練習 2
35 と 21 を比較するとどの主張が支持され、30 ポイントと 10 ポイントを比較するとどの主張が支持されるか。
考察。 最終数値はQの方が第2回目セッションでの成功数が多いためこれを裏付ける。パーセントポイントの変化はPの方がより改善したことを裏付ける。これらの証拠を交換すると、最終結果と変化、および数値と割合が混同されてしまう。
練習 3
因果の指摘が過度に強い理由を説明せよ。代替的解释を検証するために、追加の観察結果を1つ挙げよ。
考察。 セッションの順序、練習効果、または異なるタスクが寄与する可能性がある。無作為比較は記述されていない。元の目次を両セッションで使用し、他は同等の条件で設定されたコントロールグループを用いれば、練習効果を推定できる。これにより因果関係をテストすることは可能だが、自動的にすべてのユーザーの改善が単一の原因によるものであると証明されるわけではない。
Limits and next use
主張で指定された数値を使用する。生データ、相対的な百分率、百分点の変化は異なる質問に答える。
これらは公式試験問題ではなく、本コースのために作成されたオリジナルの練習課題です。