§ библиотека мастерская Помощь Контакты Вход —

Морев И. А. Образовательные информационные технологии. Часть 2. Педагогические измерения: Учебное пособие

В каталоге: Педагогика
Прислано в библиотеку: morev
Стр. 61

Пользователь не знает, чего он хочет,

пока не увидит то, что он получил.

Э. Йодан

Реальность богаче теоретических представлений. Редко кому придет в голову проследить, как меняется кривая распределения результатов с течением времени, с каждым новым сеансом. Это – интересно.

Происходящие сдвиги и их скорость зависит от следующих причин:

степени внешней мотивации (если претенденты – абитуриенты престижного вуза);

степени внутренней мотивации (если претенденты следят за своими личными успехами, стараются развивать свой интеллект, стремятся к знаниям);

под влиянием мотивации учащиеся оперативно (или не оперативно) консультируются с учителем, читают учебники в перерывах между сеансами либо вечером дома;

при отсутствии мотивации учащимся с течением времени может все надоесть.

В первом и втором случае, через 3-5 сеансов кривая может стать такой:

Рис. 8.

image015.gif

А потом, еще после нескольких сеансов, результаты большинства претендентов окажутся сконцентрированными у границы 100%:

Рис. 9.

image017.gif

Претенденты – разные. Неоднородность группы претендентов может проявиться в динамике кривой распределения результатов так:

Претенденты, потерявшие интерес к тестированию, не имеющие достаточной мотивации и просто уставшие покажут результаты вблизи уровня случайного «тыка»;

Результаты сильно мотивированных претендентов, активно выяснявших методы выполнения заданий и правильные решения, окажутся через 2-3 сеанса вблизи отметки 100%;

Результаты мотивированных, но слабо подготовленных к стрессовому дообучению претендентов будут медленно расти, двигаться к отметке 100%.

Картину распределения тогда можно представить таким рисунком:

Рис. 10.

image019.gif

Конечно, эта кривая совершенно не похожа на те, что изучают поклонники IRT.

Рассмотрение, которое мы провели, будет таким при условии оговоренного нами выше постоянства весов заданий.

В тестологии существуют хорошо разработанные методы пересчета весов на основании полученных распределений результатов. Представленные выше кривые (Рис. 6-10.) могут быть трансформированы к каноническому виду (Рис. 5.) путем «перевзвешивания», пересчета значений весов:

из 204
Предыдущая    Следующая
 
Реклама
Авторизуйтесь