アイテムの難易度はどのように計算しますか？
質問者：Warner Nicklass |最終更新日：2020年6月8日
カテゴリ：教育標準化テスト
アイテムの難易度を計算するには、アイテムに正しく答えた人の数を、アイテムに答えた人の総数で割ります。アイテムの比率は通常pで表され、アイテムの難易度と呼ばれます（Crocker＆Algina、1986）。
また、質問は、アイテムの難易度とは何ですか？アイテムの難易度は、アイテムを渡すために必要なスキルレベルの推定値です。多くの場合、アイテムを通過する個人の割合を計算することによって測定されます。
また、アイテム分析のステップは何ですか？アイテム分析のステップ（相対基準テスト）
- 各学生にスコアを授与します。
- メリットの順にランク付けします。
- グループの識別：高および低。
- 質問の難易度の計算。
- 質問の識別指数の計算。
- 各質問の批判的評価により、特定の質問を保持、改訂、または拒否することができます。
これを考慮して、アイテムの難易度とアイテムの識別をどのように計算しますか？
項目の難易度の計算各項目について、正解数を生徒の総数で割ります。これにより、各項目に正解した生徒の割合がわかります。この数字をアイテムの難易度と呼びます。注意：難易度が高いほどアイテムは簡単になり、逆もまた同様です。
アイテムの識別とアイテムの難易度の違いは何ですか？
項目分析で報告された2つの最も一般的な統計がある受験者の間にどれだけのアイテムを判別するの尺度で正しく項目に答えた被験者の割合の尺度である項目の難易度、およびアイテムの差別をしていますコンテンツ分野に精通し、
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良い難易度指数とは何ですか？
11、12識別指数0.40以上は非常に良い項目、0.30〜0.39は適度に良い、0.20〜0.29は限界項目（つまり改善の対象）、0.19以下は悪い項目（つまり拒否または改善される）と見なされます。改訂による）。
良いアイテム識別指数とは何ですか？
インデックスは分数で表され、-1から1の間で変化します。最適には、アイテムの正の識別インデックスは少なくとも0.2である必要があります。これは、高得点者が正解する可能性が高く、低得点者が答える可能性が低いことを示します。正しく。
良いKR20スコアとは何ですか？
KR - 20のスコアは0から1の範囲で、0は信頼性がなく、1は完全な信頼性です。スコアが1に近いほど、テストの信頼性が高くなります。 「許容できる」 KR - 20スコアを構成するものは、テストの種類によって異なります。一般的に、上記のスコア。
なぜアイテム分析が必要なのですか？
アイテム分析。アイテム分析は、テストの有効性を高めるための重要な（おそらく最も重要な）ツールです。各アイテムの貢献度が分析および評価されます。効果的なアイテムを書くためには、それらが意図された事実、アイデア、または概念を測定しているかどうかを調べる必要があります。
高い差別指数とはどういう意味ですか？
差別インデックス-全体のテストでどのように全体的に高い得点を比較すると、全体的に低い得点と比較して、1つの特定のアイテムの上にいました。テストを合計スコアで並べ替え、テストの2つのグループを作成します。テストの上半分で構成される高スコアと、テストの下半分で構成される低スコアです。
アイテムの有効性とは何ですか？
アイテムの有効性。に。テストまたは実験では、個々のアイテムが測定しようとしているものを測定する程度。 ITEMの妥当性：「項目の妥当性は、それが測定することを目的としているものに、個々の項目の対策範囲です。」
質問の難易度をどのように見つけますか？
難易度指数は、正解した数を生徒の総数で割って決定します。
アイテムの識別とはどういう意味ですか？
アイテムの識別は、アイテムが良い生徒と悪い生徒をどれだけうまく区別できるかを判断するために使用されます。アイテムの識別値の範囲は-1から1です。-1の値は、アイテムが間違った方向を除いて完全に識別されることを意味します。
テスト識別とは何ですか？
識別テストは、2つ以上の製品の間に検出可能な違いがあるかどうかを判断するために官能分析で使用される手法です。
ディストラクタ分析とは何ですか？
頻繁に報告される追加の分析は、ディストラクタ分析です。ディストラクタ分析は、誤ったオプションのそれぞれが複数選択項目の品質にどの程度貢献しているかの尺度を提供します。アイテム分析情報が利用可能になると、アイテムレビューが頻繁に実行されます。
負の差別指数とはどういう意味ですか？
負の識別指数は、アイテムがテストの残りの部分が測定しているもの以外のものを測定していることを示している可能性があります。多くの場合、これはアイテムのキーが間違っていることを示しています。たとえば、特定のアイテムの識別インデックスが以下の場合です。 1ですが、アイテムのp値が。より大きくなっています。
アイテム分析とはどういう意味ですか？
項目分析は、個々のテスト項目（質問）に対する学生の回答を調べて、それらの項目およびテスト全体の品質を評価するプロセスです。
仕様表とは何ですか？
仕様表は、テストの対象となるトピックと、各トピックに関連付けられる項目またはポイントの数を説明する双方向のチャートです。
差別指数とその公式とは何ですか？
識別指数（D）は、テストで同じサイズの高得点グループと低得点グループから計算されます。高いグループによって成功回数からアイテムを低群によって成功の数を減算し、グループの大きさによって、この差を分割します。このインデックスの範囲は+1から-1です。
アイテム機能とは何ですか？
アイテムファシリティ（IF）は、特定のアイテムに正しく答えた学生の割合としてここで定義されます。 90は、生徒の90％がアイテムに正しく答えたことを意味し、ひいては、アイテムが非常に簡単であることを意味します。
定量的項目分析とは何ですか？
項目分析は、テストの開発と構築の前後にテストの項目の特性を評価するために使用される定性的および定量的な手法と手順のセットです。アイテムはテストの基本的な構成要素であり、その分析はそのパフォーマンスに関する情報を提供します。
アイテム分析をどのように評価しますか？
項目分析=テスト全体ではなく、テストの個々の項目を、その難易度、適切性、残りのテストとの関係などについて調べる。習熟度テストでは、p値は0.90まで高くなる可能性があります。生徒の成績は、フィードバックを伴う繰り返しの試みの関数です。