アイテム分析の難易度指数をどのように見つけますか?
質問者:Smain Aixela |最終更新日:2020年3月1日
カテゴリ:教育標準化テスト
難易度指数式の使用
式は次のようになります。質問に正しく答えた生徒の数(c)を、質問に答えたクラスの生徒の総数で割ったものです。アイテムを正しく取得する割合が大きいほど、アイテムは簡単になります。難易度が高いほど、アイテムが理解しやすくなります(Wood、1960)。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。
同様に、アイテム分析の難易度指数とは何ですか?アイテム分析統計。アイテム難易度インデックス。アイテム難易度インデックスは、最も有用で、最も頻繁に報告されるアイテム分析統計の1つです。これは、項目に正しく回答した受験者の割合の尺度です。このため、これはしばしばp値と呼ばれます。
また、アイテムの難易度と識別指数はどのように計算されますか?
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。項目が正しい得た上位グループの学生の数から正しいアイテムを持って下位グループに学生の数を差し引くことによって差別インデックスを決定。
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)。
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難易度の指標は何ですか?
難易度インデックス。難易度指数は、候補者または学生がテスト項目に正しく答える割合または確率です。一般に、より難しいアイテムは、パーセンテージまたはP値が低くなります。
アイテム分析はどのような情報を提供できますか?
アイテム分析は、テストアイテムの品質に関する3種類の重要な情報を提供します。アイテムの難易度:アイテムが簡単すぎるか難しいかを示す尺度。アイテムの識別:資料をよく知っている生徒と知らない生徒をアイテムが区別したかどうかの尺度。
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。
難易度はどのように測定しますか?
従来、問題の難易度は、問題に対する回答の総数に対する正解した回答者の数の比率であるアイテム難易度と呼ばれる比率によって測定されます(Gronlund、1981)。
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。
信頼性指標とは?
アイテムの信頼性は、単にアイテムスコアの標準偏差と相関識別インデックス(アイテム分析レポートのアイテム-合計相関識別)の積です。したがって、アイテムの信頼性は、アイテムが合計スコアの変動にどの程度寄与しているかを反映します。
インデックスはどのように計算しますか?
今年の結果0.687を前年の結果0.667で割ってインデックスを計算すると、インデックスは1.032になります。後期の売上を前期の売上で割って、売上成長指数を算出します。この例では、$ 80,000を$ 60,000で割って、1.333の売上成長指数を取得します。
難易度指数と識別指数の違いは何ですか?
項目難易度指数は、質問が正解した生徒の割合を決定することにより、質問がどれほど簡単かを測定します。テストの質問は、審査官は、材料の習得ではなく持っている人を達成した受験者を区別することができますどれだけのアイテムの識別指標を測定します。
マスタリーのインデックスを修正するにはどうすればよいですか?
- ステップ1:パーセンテージマスタリースコア。最近の学生グループの習熟率を決定します。
- ステップ2:不一致マスタリースコア。可能な最大スコア(通常は100パーセント)から習熟率を差し引きます。
- ステップ3:現実的なパーセンテージマスタリースコア。
- ステップ4:年間パーセンテージマスタリースコア。
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。
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。
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。
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。
アイテム分析の利点は何ですか?
項目分析から得られる利点1.テストのクラスディスカッションに役立つ情報を提供します。 2.生徒が学習を改善するのに役立つデータを提供します。
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。
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。
アイテム分析をどのようにテストしますか?
アイテム分析を実行するには、以下の手順に従います。
- 生徒のテストを採点した後、最高得点から最低得点の順にランク付けします。
- 1つのグループで最高のスコアを持つ10のテストを保持します。
- 別のグループでスコアが最も低い10個のテストを保持します。
- 残りのテストは分析に含まれないため、取っておきます。