Анализ теста «теория функций комплексной переменной» с привлечением моделей Раша и Бирнбаума


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проводится анализ теста «Теория функций комплексной переменной». Основная цель - выявление возможных недостатков теста и определение способов их устранения. Материалом послужили результаты тестирования, проведенного на нефтетехнологическом факультете СамГТУ. Исследование теста выполнялось с помощью современной теории тестирования (IRT). При этом использовались две модели: модель Раша и двухпараметрическая модель Бирнбаума. После перехода к единой интервальной шкале логитов были построены совмещенные гистограммы уровней знаний и трудности заданий. Согласно модели Раша получены характеристические кривые зависимости вероятности правильных ответов от уровня знаний при фиксированной трудности. Для проверки соответствия эмпирических данных модели Раша представлены графики всех заданий теста. Дифференцирующая способность задания оценивалась с помощью двухпараметрической модели Бирнбаума. Построены характеристические кривые, соответствующие вероятности правильных ответов в зависимости от уровня знаний при фиксированной трудности и с учетом дискриминативности задания. Найдены информационные функции заданий и всего теста согласно модели Раша и двухпараметрической модели Бирнбаума. В итоге оказалось, что выполняются требования, предъявляемые к качественному тесту, такие как вид, близкий к нормальному для гистограмм уровней знаний и трудности заданий, а также определенный вид информационных функций. Кроме того, более половины заданий имеют допустимые значения коэффициентов дискриминативности. Что касается остальных заданий, проведенный анализ показал, какие из них необходимо переработать, какие удалить и какие следует добавить, чтобы добиться более равномерного распределения их по трудности. Предложенные преобразования теста позволят сделать его более приспособленным инструментом для измерения знаний.

Об авторах

Лидия Александровна Муратова

Самарский государственный технический университет

Email: muratova-la@mail.ru
кандидат технических наук, доцент кафедры «Высшая математика и прикладная информатика» Россия, 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Список литературы

  1. Муратова Л.А. Анализ и оценка валидности теста «Теория функций комплексной переменной» // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Психолого-педагогические науки. - 2017. - № 2(34). - С. 66-73.
  2. Baker F.B. The Basics of Item Response Theory. 2 ed. Hieneman, Portsmouth, New Hempshire, 2001. 172 р.
  3. Birnbaum A. Some latent trait models and their use in inferring an examinee's ability. In F.M. Lord & M.R. Novick, Statistical theories of mental test scores. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1968. Chapters 17-20.
  4. Rasch G. (1960/1980). Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. (Copenhagen, Danish Institute for Educational Research), expanded edition (1980) with foreword and afterword by B.D. Wright. Chicago: The University of Chicago Press.
  5. Звонников В.И., Челышкова М.Б. Современные средства оценивания результатов обучения. - М.: Академия, 2007. - 224 с.
  6. Ким В.С. Тестирование учебных достижений. - Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2007.- 214 с.
  7. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: учеб. пособие. - М.: Логос, 2002. - 432 с.
  8. Белобородов В.Н., Татур А.О. Применение современной теории тестирования IRT в системе контроля измерительных свойств диагностических материалов // Педагогические измерения. - 2016. - № 2. - С. 85-97.
  9. Берестнева О.Г. Информационная технология оценки компетентности студентов ИТ-специальностей [Электронный ресурс] // Томский политехнический университет. - Режим доступа: fs.nashaucheba.ru/docs/150/index..
  10. Летова Л.В. Исследование качества теста единого государственного экзамена по физике с помощью модели Раша // Управление образованием: теория и практика. - 2013. - № 3. - С. 52-61.
  11. Родионов А.В., Братищенко В.В. Применение IRT-моделей для анализа результатов обучения в рамках компетентностного подхода // Современные проблемы науки и образования. Технические науки. - 2014. - № 4.
  12. Деменчёнок Олег. Построение моделей педагогических измерений // Педагогические измерения. - 2012. - № 2. - С. 27-46.
  13. Попов А.П. «Критический анализ параметрических [5] моделей Раша и Бирнбаума» [Электронный ресурс] // Ростовский государственный педагогический университет. - Режим доступа: http://www.ast centre.ru/books/favorits/273/- 20.09.2009.
  14. Аванесов В.С. Метрическая система Георга Раша - RASCHMEASUREMENT (RM) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: testolog@mail.ru
  15. Жилина Е.В. Анализ применяемых моделей и методов тестирования для оценки знаний специалиста // Zprávy vědecké ideje - 2011: materiály VII mezinárodní vědecko-praktická konference. 27 října - 05 listopadu 2011 roku. Díl 4. Ekonomické vědy. Praha: Publishing House «Education and Science» s.r.o. 2011. - C. 53-62.
  16. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. - М.: Прометей, 2000. - 168 с.
  17. Олейник Н.М. Тест как инструмент измерения уровня знаний и трудности заданий в современной технологии обучения: Учеб. пособие. - Донецк: ДонГУ, 1991. - 168 с.
  18. Переверзев В.Ю. Критериально-ориентированные педагогические тесты для итоговой аттестации студентов. - М.: НМЦ СПО Минобразования РФ, 1999. - 152 с.
  19. Аванесов В.С. Критерии качества педагогических измерений // Педагогические измерения. - 2012. - № 1. - С. 55-68.
  20. Муратова Л.А. Модели Бирнбаума для оценки качества теста «Линейная алгебра, аналитическая геометрия» // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Психолого-педагогические науки. - 2017. - № 3(35). - С. 83-91.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Муратова Л.А., 2019

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».