Образовательные информационные технологии. Часть 2. Педагогические измерения. Морев И.А. - 57 стр.

UptoLike

Составители: 

57
Рис. 7.
1
0
2
0
30
4
0
50
60
7
0
80
90
Горб, что поближе к нулю, соответствует гуманитариям, а другой, подальшефизикам и
математикам. Горбы могут быть разделены резко, а могут и слиться в широкую вершину.
Степень различения горбов зависит от свойств теста и учебной программы, которую вы-
полнили претенденты.
Можно предположить и другие ситуации, когда кривая распределения результатов будет
многогорбой.
Тестологи, как правило, «отметают» такие случаи, говорят, что выборка не-
представительная, претендентов мало и вообщепретенденты попались не те, что надо.
Причина «любви» тестологов к одногорбым кривым лежит у истоков IRT – одной из рас-
пространенных теорий, описывающих результаты тестирований. Именно с IRT они «впи-
тывают» «технарские» идеи о надежности, репрезентативности и пр., именно
подружив-
шись с IRT, тестологи начинают жить в фантастическом мире «надежностей» и «репре-
зентативностей». В этомистоки сюрпризов, которые преподносит тестологам обычная
«серая» повседневность.
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 се-
ансом. Этоинтересно.
Происходящие сдвиги и их скорость зависит от следующих причин:
степени внешней мотивации (если претендентыабитуриенты престижного вуза);
степени внутренней мотивации (если претенденты следят за своими личными ус-
пехами, стараются развивать свой интеллект, стремятся к знаниям);
под влиянием мотивации учащиеся оперативно (или не оперативно) консультиру-
ются с учителем, читают учебники в перерывах между сеансами либо вечером до-
ма;
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.
10 20 30 40 50 60 70 80 90
                                        Рис. 7.




                           10 20 30 40 50 60 70 80 90
Горб, что поближе к нулю, соответствует гуманитариям, а другой, подальше – физикам и
математикам. Горбы могут быть разделены резко, а могут и слиться в широкую вершину.
Степень различения горбов зависит от свойств теста и учебной программы, которую вы-
полнили претенденты.
Можно предположить и другие ситуации, когда кривая распределения результатов будет
многогорбой. Тестологи, как правило, «отметают» такие случаи, говорят, что выборка не-
представительная, претендентов мало и вообще – претенденты попались не те, что надо.
Причина «любви» тестологов к одногорбым кривым лежит у истоков IRT – одной из рас-
пространенных теорий, описывающих результаты тестирований. Именно с IRT они «впи-
тывают» «технарские» идеи о надежности, репрезентативности и пр., именно подружив-
шись с IRT, тестологи начинают жить в фантастическом мире «надежностей» и «репре-
зентативностей». В этом – истоки сюрпризов, которые преподносит тестологам обычная
«серая» повседневность.
                                                  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 се-
ансом. 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 ус-
       пехами, стараются развивать свой интеллект, стремятся к знаниям);
   •   под влиянием мотивации учащиеся оперативно (или не оперативно) консультиру-
       ются с учителем, читают учебники в перерывах между сеансами либо вечером до-
       ма;
   •   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.




                           10 20 30 40 50 60 70 80 90


                                          57