Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Сбор и статистическая обработка




РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕСТИРОВАНИЯ

 

Статистическая обработка полученных данных тестирования (результатов испытуемых) позволяет определить количественные характеристики тестовых заданий и всего теста, что даёт возможность использовать тест как научно обоснованный, объективный инструмент педагогических измерений. Статистическая обработка результатов тестирования проводится с помощью программного обеспечения.

 

Матрица тестовых результатов

Для удобства обработки тестовых данных результаты заносятся в матрицу тестовых результатов. Ниже приведён пример такой матрицы (один балл за правильный ответ, ноль баллов - за неправильный ответ или пропуск задания) [5].

Таблица 5

Матрица тестовых результатов

№ испытуемого i № задания j Индивидуальный балл Xi
         
             
             
             
             
             
Число правильных ответов Yj            

Для наглядности и удобства дальнейшего использования необходимо упорядочить матрицу тестовых результатов. Для этого строки таблицы располагают таким образом, чтобы индивидуальные баллы располагались в порядке возрастания. Затем столбцы матрицы располагают в порядке убывания.

Таблица 6

Упорядоченная матрица тестовых результатов

№ испытуемого i № задания j Индивидуальный балл Xi
         
             
             
             
             
             
Число правильных ответов Yj            

 

Трудность тестовых заданий

По результатам апробационного тестирования определяются характеристики тестовых заданий - трудность и дискриминативность.

Трудность задания – соотношение количества испытуемых, справившихся с данным заданием, и общего количества испытуемых. Трудность задания вычисляется по формуле:

,

где pj - доля правильных ответов на j-ое задание; Yj - количество испытуемых, выполнивших j - ое задание верно, N - число испытуемых в группе, j - номер задания.

Чем выше показатель трудности, тем задание легче, чем меньше показатель трудности задания, тем задание сложнее.

Показатель трудности важен для определения характеристики тестового задания и помогает проранжировать задания, входящие в тест по степени сложности. Благодаря этому можно определить место задания в тесте.

Дискриминативность тестового задания

Дискриминативность (дифференцирующая способность, различающая способность) задания - это способность задания дифференцировать испытуемых по уровню достижений, на сильных и слабых. Задание, которое одинаково выполняется и слабыми, и сильными, имеет низкую дискриминативность. Задание с высокой дискриминативностью выполняют только сильные учащиеся.

Индекс дискриминативности определяется как разность долей правильных ответов сильной и слабой групп по формуле:

(r дис)j = (p1)j - (p0)j,

где r - индекс дискриминативности, p1 - доля правильных ответов в сильной подгруппе (27 % от всего количества), p0 - доля правильных ответов в слабой группе (27 %).

Значение индекса дискриминативности находится в интервале [- 1; 1]. Если индекс дискриминативности выше 0,3, это свидетельствует о том, что задание обладает хорошим дифференцирующим эффектом. Если r = 0, то это значит, что и слабые, и сильные испытуемые выполняют задание одинаково. Отрицательный показатель дискриминативности появляется в том случае, когда слабые учащиеся выполняют задание правильно, а сильные - неправильно, что свидетельствует о некачественном (невалидном) задании. Тестовые задания с показателями rдис? 0 и rдис< 0 необходимо удалять.

Высокая дискриминативность, которая свидетельствует о сильном дифференцирующем эффекте тестового задания, характерна для заданий со средним показателем трудности (0,5).

 

Дистракторный анализ

Одно из важнейших требований, которое предъявляется к заданиям закрытой формы, - это правдоподобность дистракторов (неправильных ответов). Дистракторный анализ (оценка качества дистрактора) предполагает подсчет долей испытуемых, выбравших каждый дистрактор. В идеальном варианте каждый дистрактор должен выбираться в равной доле от всех неправильных ответов. Ниже представлены таблица 7, с качественными и таблица 8, с некачественными дистракторами.

Таблица 7





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-11-23; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 913 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Большинство людей упускают появившуюся возможность, потому что она бывает одета в комбинезон и с виду напоминает работу © Томас Эдисон
==> читать все изречения...

3412 - | 3049 -


© 2015-2026 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.009 с.