An NLP Crosswalk Between the Common Core State Standards and NAEP Item Specifications

要約

自然言語処理 (NLP) は、教育評価におけるアプリケーションとして急速に発展しています。
このホワイトペーパーでは、項目仕様とコンテンツ標準の間の横断歩道を確立する際に対象分野の専門家をサポートするために使用できる NLP ベースの手順について説明します。
この論文は、文またはテキストの埋め込みベクトルに基づく多変量類似性の使用を提案および実証することにより、最近の研究を拡張します。
特に、各コンテンツ標準と複数の項目仕様との一致を確立するためのハイブリッド回帰手順が実証されています。
この手順は、4 年生の数学に関する州共通中核標準 (CCSS) と、2026 年の国家教育進歩評価 (NAEP) の対応する項目仕様との一致を評価するために使用されます。

要約(オリジナル)

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).

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