§ | библиотека – мастерская – | Помощь Контакты | Вход — |
Морев И. А. Образовательные информационные технологии. Часть 2. Педагогические измерения: Учебное пособие. –– Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2004. – 174 с.
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. А потом, еще после нескольких сеансов, результаты большинства претендентов окажутся сконцентрированными у границы 100%: Рис. 9. 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. 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: |
Реклама
|
||