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。

同様に、あなたは、差別指数とは何ですか？

アイテム識別指数は、アイテムが知識のある受験者とそうでない受験者、またはマスターと非マスターをどれだけうまく区別できるかを示す尺度です。アイテムの識別を計算する方法は実際にはいくつかありますが、最も一般的な方法の1つは、ポイントとバイシリアルの相関です。

また、アイテム分析の難易度とは何ですか？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、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。

差別指数をどのように解釈しますか？

高低差別の解釈は、相関指標の解釈のようになります。正の値は良好な区別を示し、ゼロに近い値が少し差別があることを示し、負の差別は、アイテムが低得点者のために容易であることを示しています。

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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。

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）。

アイテム差別の力は何ですか？

アイテムの識別とは、テスト対象の資料を生徒がどれだけよく知っているかに基づいて、生徒を区別するアイテムの能力を指します。従来、さまざまな手計算手順を使用して、高得点と低得点の学生グループを使用して、項目の回答を合計テストスコアと比較してきました。

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。

アイテムをどのように分析しますか？

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。

否定的な差別とは何ですか？

否定的な差別：差別は、あるグループの人々が別のグループとは分類的に異なって扱われる場合に発生します。

施設インデックスとは何ですか？

ファシリティインデックス（ファシリティコンディションインデックスまたはFCIとも呼ばれます）は、資産の現在の状態または環境の持続可能性を「新品同様」の状態で測定したことを示すインデックス番号です。

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。

アイテム分析とは何ですか？なぜそれが重要なのですか？

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。

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。

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。

顔の妥当性をどのように測定しますか？

顔の妥当性の直接的な測定は、人々にそれが彼らに見えるようにテストの妥当性を評価するように頼むことによって得られます。この評価者は、リッカート尺度を使用して顔の妥当性を評価できます。次に例を示します。-テストは特定の目的に非常に適しています。

テストにおけるアイテムの識別とは何ですか？

項目の識別は、全体的な試験のスコアが高い学生が特定の項目を正しく取得した度合いです。です。コンテンツを知っている人を識別する際のアイテムの有効性の指標であるため、アイテム効果と呼ばれることもあります。そうでない人から。

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。

難易度が1の場合はどういう意味ですか？

「 1 」は答えが正しかったことを示します。「0」は正しくないことを示します。次の手順に従って、難易度指数と識別指数を決定します。全体のスコアが最も高い生徒を一番上に配置した後、各項目を正解した上位グループと下位グループの生徒の数を数えます。

アイテムの難易度指数をどのように見つけますか？

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。