Тестовый контроль в образовании

Для обработки статистических данных по результатам применения теста необходимо использовать ту же модель, что и при конструировании теста. Благодаря свойству инвариантности устойчивые оценки параметров тестовых заданий в IRT получаются на любой репрезентативной выборке (порядка 200 человек), даже если она существенно отличается от планируемой. На В –оси латентной переменной – информационная функция в пределах от–3 до +3 логитов соответствует диапазону оценки уровня знаний, определяемого нормативно–ориентированными тестами.

Следует обратить внимание на то, что при одной и той же спецификации заполнение области кривой под целевой информационной функцией может быть получено разными способами за счет использования разных по трудности тестовых заданий. В разрабатываемом тесте задания варьируются по трудности и дифференцирующей способности на основе одной и той же спецификации теста. Это особенно следует учитывать при создании параллельных тестов, когда крайне важно обеспечить равную трудность различных вариантов в соответствующих точках на оси переменной измерения, при переработках теста, исследованиях эффективности различных форм тестовых заданий, сопоставлении методов отбора заданий из банка и в других случаях. Поэтому необходимы сопоставление эффективности различных тестов и выбор оптимального набора заданий, обеспечивающих планируемые свойства теста.

Надежность теста снижается при подборе преимущественно легких или трудных заданий, кроме того, тест не отражает содержание учебной дисциплины. Наибольшей могла бы быть надежность теста, составленного из средних по трудности заданий, однако тогда снижаются содержательная валидность и дифференцирующая способность теста. В свою очередь, стремление поднять валидность может привести к снижению надежности. В теории конструирования тестов этот случай достаточно подробно описан Ф. Лордом (F.M. Lord) [242].

Подбор заданий сбалансированной сложности позволяет удовлетворить требованиям оптимальной надежности и валид–ности теста. Расчет надежности достаточно сложен, а поэтому для практических целей рекомендуется более простой метод. Проводится повторное тестирование испытуемых в одинаковых условиях по одним и тем же тестам, а потом выполняется проверка на коррелирование результатов. При значениях корреляции 0,9 и выше надежность отличная; от 0,85 до 0,89 – очень хорошая; от 0,8 до 0,84 – хорошая; далее – удовлетворительная; ниже 0,5 – неудовлетворительная. В практике применяется очень мало тестов, имеющих надежность 0,8 [2].

Валидность как пригодность тестов может быть определена экспертами – опытными преподавателями. При этом важно оценить, находятся ли задания в соответствии с программой, полностью ли ее охватывают, соответствуют ли стандарту. В итоге должно быть заключение, пригоден ли тест для оценки уровня подготовки учащихся по конкретной дисциплине (теме, разделу). Если тест по каким–либо параметрам не устраивает разработчика, то вся процедура его конструирования и параметризации повторяется заново. Это достаточно трудоемкая работа, но именно она обеспечивает качество педагогического измерителя.

Использование большого количества вариантов одного и того же теста и возможность статистической обработки результатов такого тестирования в рамках теории моделирования и параметризации педагогических тестов позволяют получать оценки латентных параметров знаний испытуемых на метрической шкале и сравнивать их между собой для разных выборок испытуемых. Однако, учитывая, что создание параллельных, одинаковых по трудности вариантов практически невозможно, используется методика выравнивания за счет введения во все варианты теста некоторого количества абсолютно одинаковых заданий – узлов, отвечающих определенным требованиям. Это позволяет определять начало метрической шкалы, переносить оценки всех испытуемых на единую шкалу и определять каждому участнику тестирования сертификационный балл. Для этого соответствующие оценки уровня подготовленности испытуемых путем линейных преобразований переводятся на множество натуральных чисел от 1 до 100 (100–балльную шкалу).

Таким образом, использование IRT приводит к созданию тестов, обладающих несколькими достоинствами:

• моделирование структуры теста по задачам тестирования;

• объективные оценки параметра, характеризующего подготовленности испытуемых;

• устойчивость, обусловленная относительной инвариантностью оценок независимо от трудности заданий теста при достаточном количестве испытуемых;

• объективность значений параметров трудности заданий, не зависящих от свойств выборки испытуемых, выполнявших тест;

• измерение значений оценок испытуемых и трудности заданий теста на единой шкале логитов, имеющей свойства интервальной шкалы;

• возможность с достаточной точностью предсказать вероятность правильного выполнения заданий теста испытуемыми любой выборки до предъявления теста;

• возможность оценить эффективность различных по трудности заданий для измерения данного значения латентного параметра знаний испытуемых;