Психолого – педагогическая диагностика на основе компьютерного тестирования

   б)  хранение информации;

   в)  передача информации;

   г)  приём информации;

   д)  отправление информации.

20. В ходе информационного процесса, происходящего в рамках события: «Лиса взяла след зайца»:

   а) физический носитель информации — давление, воспринимающий информацию орган — кожа;

   б) физический носитель информации — концентрация молекул в растворе, воспринимающий информацию орган — язык;

   в) физический носитель информации — концентрация молекул газа, воспринимающий информацию орган — обонятельные рецепторы слизистой оболочки носа;

   г) физический носитель информации — звуковые волны, воспринимающий информацию орган — слух;

   д) физический носитель информации — световые волны, воспринимающий информацию орган — зрение.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ключ к тесту

 

1	д
2	в
3	г
4	б
5	в
6	б
7	б
8	б
9	г
10	в
11	в
12	в
13	б
14	г
15	д
16	г
17	г
18	д
19	а
20	в

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Матрица результатов

   Матрица – это компактная форма записи элементов, связанных некоторой общностью содержания. Матрица тестовых результатов представляет результаты испытуемых по всем проверяемым заданиям. Если представить, для примера, что 20 испытуемых отвечают на 20 заданий, и что за каждый правильный ответ даётся один балл, а за неправильный- ноль, то результат тестирования можно представить в матрице Х_20х20.

   Рассмотрим пример группы АТП-11 матрицы (таблицы 1), в которой приведены результаты проверки знаний 20-ти испытуемых по 20-ти заданиям (Х_22х20).

    Таблица1. Матрица тестовых результатов:

Испытуемые (i)	Задания (j)																				Индивидуальный балл (Xi)
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
1	1	1	0	1	0	1	1	1	1	0	0	0	0	0	1	1	1	0	1	0	11
2	1	0	1	0	1	1	1	0	1	0	1	0	0	1	1	1	0	1	0	0	11
3	0	1	0	1	0	1	1	1	0	1	1	1	1	0	1	1	1	0	1	1	14
4	0	0	1	1	1	1	1	0	0	0	1	1	1	1	0	0	1	1	1	0	12
5	1	1	1	0	0	1	1	1	0	0	1	1	0	1	1	0	1	0	1	1	13
6	0	0	1	0	1	0	1	0	0	0	1	1	1	1	0	1	1	1	1	1	12
7	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1	0	0	1	1	1	1	1	1	1	14
8	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	11
9	0	1	0	1	1	1	1	1	1	1	0	0	1	0	0	0	1	1	1	1	13
10	0	0	0	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	12
11	0	1	0	1	1	0	1	1	1	1	0	1	0	1	0	0	0	1	1	1	12
12	0	1	1	1	0	1	0	0	1	1	1	1	1	1	1	1	0	1	0	0	13
13	1	1	1	0	1	0	1	0	1	1	0	1	1	1	0	0	1	0	1	0	12
14	1	1	0	0	1	0	1	0	1	1	0	0	1	1	0	1	1	0	1	1	12
15	1	1	1	1	1	1	0	0	0	1	0	0	1	0	0	1	0	1	0	1	11
16	1	0	1	0	1	0	1	1	1	0	1	0	0	0	1	0	1	0	1	1	11
17	1	0	1	1	1	1	1	0	0	0	1	1	1	1	0	1	1	1	1	0	14
18	1	1	0	0	1	1	0	1	0	0	1	0	1	0	0	1	0	1	0	0	9
19	1	1	1	0	1	0	0	1	0	1	0	1	0	1	0	1	0	1	0	1	11
20	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	0	0	1	0	1	1	1	1	1	12
21	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0 (удаление)
22	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	20 (удаление)
Количество  правильных ответов (Rj) для 20 заданий	11	12	11	10	15	14	16	12	12	12	13	11	12	14	10	15	15	15	16	14

    Из  этой таблицы, нужно удалить  строки 21  и 22, поскольку они  не несут необходимой информации: по значениям профилям, что данный  тест не пригоден для истинной  оценки уровня подготовленности  выбранных учащихся. Так, как для  ученика под номером 21 этот  тест слишком сложный, а для  участника под номером 22 –  слишком лёгкий. В реальной педагогической  практике, такая ситуация тоже  может возникнуть. Из обработки  такие результаты следует исключить. Хороший нормативно-ориентированный тест для итогового контроля знаний учащихся обладает 70%-ной  точностью измерения результатов, находящихся в центре распределения, а результаты 3-5% учащихся приходящиеся по краям распределения, отбрасываются, так как они отражают истинный уровень знаний учащихся с очень большой ошибкой измерения. Удаляемые строки из данной таблицы – это и есть крайние значения.

    Далее  подсчитываются индивидуальные  баллы тестируемых Х_i и количество правильных ответов Rj (простым суммированием).

    Для  графической интерпретации результатов тестирования необходимо упорядочить матрицу (в таблице 2).

Таблица 2

Упорядоченная матрица тестовых результатов

Испытуемые (i)	Задания (j)																				Индивидуальный балл (Xi)
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
18	1	1	0	0	0	1	1	0	0	0	1	0	1	0	0	1	0	1	0	0	9
1	1	1	0	1	0	1	1	1	1	0	0	0	0	0	1	1	1	0	1	0	11
2	1	0	1	0	1	1	1	0	1	0	1	0	0	1	1	1	0	1	0	0	11
15	1	1	1	1	1	1	0	0	0	1	0	0	1	0	0	1	0	1	0	1	11
16	1	0	1	0	1	0	1	1	1	0	1	0	0	0	1	0	1	0	1	1	11
19	1	1	1	0	1	0	0	1	0	1	0	1	0	1	0	1	0	1	0	1	11
8	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	11
4	0	0	1	1	1	1	1	0	0	0	1	1	1	1	0	0	1	1	1	0	12
6	0	0	1	0	1	0	1	0	0	0	1	1	1	1	0	1	1	1	1	1	12
10	0	0	0	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	12
11	0	1	0	1	1	0	1	1	1	1	0	1	0	1	0	0	0	1	1	1	12
13	1	1	1	0	1	0	1	0	1	1	0	1	1	1	0	0	1	0	1	0	12
14	1	1	0	0	1	0	1	0	1	1	0	0	1	1	0	1	1	0	1	1	12
20	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	0	0	1	0	1	1	1	1	1	12
12	0	1	1	1	0	1	0	0	1	1	1	1	1	1	1	1	0	1	0	0	13
5	1	1	1	0	0	1	1	1	0	0	1	1	0	1	1	0	1	0	1	1	13
9	0	1	0	1	1	1	1	1	1	1	0	0	1	0	0	0	1	1	1	1	13
3	0	1	0	1	0	1	1	1	0	1	1	1	1	0	1	1	1	0	1	1	14
7	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1	0	0	1	1	1	1	1	1	1	14
17	1	0	1	1	1	1	1	0	0	0	1	1	1	1	0	1	1	1	1	0	14
Количество  правильных ответов (Rj) для 20 заданий	10	11	10	9	13	13	16	10	11	11	12	10	11	13	9	14	14	14	15	13

 

    Для  графического представления построим частное распределение. Но сначала представим результаты в виде ранжированного ряда (таблица 3).

Таблица 3

Ранжированный  ряд

Ранг	1	2	2	2	2	2	2	3	3	3	3	3	3	3	4	4	4	5	5	5
Номер	18	1	2	15	16	19	8	4	6	10	11	13	14	20	12	5	9	3	7	17
Балл	9	11	11	11	11	11	11	12	12	12	12	12	12	12	13	13	13	14	14	14

 

Частота  распределения

Балл	9	11	12	13	14
Частота	1	6	7	3	3

 

    При этом сумма  всех частот в группе (N) должна быть равна количеству тестируемых учеников. В данном случае количество тестируемых N = 22.

    Получилась гистограмма  (рисунок 1) – последовательность  столбцов, каждый из которых опирается  на единичный интервал, а высота которых пропорциональна частоте наблюдаемых баллов.                          

 

Эта гистограмма  будет в большей мере похожа на нормальное распределение, если её строить  для сгруппированных данных (таблица 4, рисунок 2):

Таблица 4

Сгруппированные частотные 

Распределения

Интервал баллов	Частота
0-4	0
5-9	1
10-14	19
15-20	0

 

Рисунок 2

 

         Малое количество данных делает картину на рисунке 2  малоубедительной, но, проделав то же самое для большего количества данных, мы получаем более убедительный результат.

     Мода – это наиболее часто встречающееся значение среди результатов выполнения теста. Для моего случая модой является значение 12, поскольку оно встретилось чаще, чем другие значения (семь раз). Если одинаково часто встречаются два значения, то есть имеют две моды), то такое распределение называют бимодальным. Нормальное распределение результатов должно быть унимодальным (с одним значением моды) и симметричным. Бимодальное распределение говорит о неудачном построенном тесте, требующем внимательного анализа других характеристик для выявления причин.