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

№ испытуемогоi	№ 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 p_j - доля правильных ответов на j-ое задание; Y_j - 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 r_дис ? 0 и r_дис< 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