14. Распределительная форма задания предусматривает необходимость распределить несколько ответов по вопросам, связанным общей темой. Его особенность заключается в том, что испытуемые должны распределить правильные варианты характеристик изучаемых объектов и явлений. Распределительный тест предоставляет наибольшие возможности для проверки глубины знаний в зависимости от ступеней распределения, заложенных в данном тесте. В первой колонке приводятся объекты, которые будут подвергнуты анализу, во второй – одно–двухступенчатое задание, далее – трехступенчатое и т.д. (до восьми и более ступеней в зависимости от глубины анализа; для примера взято двухступенчатое задание). Распределительные задания предоставляют возможность планировать глубину анализа в зависимости от целей тестирования.
РАССМОТРИТЕ ВСЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ГРАВИТАЦИОННОГО И ЭЛЕКТРОСТАТИЧЕСКОГО ПОЛЕЙ, УКАЖИТЕ, КАКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЯВЛЯЮТСЯ ДЛЯ НИХ ОБЩИМИ
Преподаватель может ограничиться поверхностным анализом явления, предложив испытуемым двухступенчатое задание, или потребовать представления возможно более полной характеристики изучаемого явления (шести-, семи-, восьмиступенчатые задания). Вопросов может быть больше 8—10, но в этом случае количество ответов должно соответствовать числу вопросов. Существуют и более сложные формы распределительных тестов, когда предлагаемые ответы распределены по смысловым группам.
15. Задания открытой формы подразумевают необходимость достроить предложение, вставить пропущенное слово или символ, при этом готовые ответы не даются. Задания открытой формы формулируются в виде утверждений, которые превращаются в истинное высказывание, если ответ правильный, и в ложное, если ответ неправильный. В инструкции по выполнению задания используется слово «дополните». Подробно образцы таких заданий изложены в работах [1, 6, 139]. Вариативность содержания такого задания может быть обеспечена фасетностью, использование фасета позволяет расширить возможности задания.
ПРАВОПИСАНИЕ ЧЕРЕДУЮЩИХСЯ ГЛАСНЫХ В КОРНЯХ
16. Задания по принципу обратимости наиболее эффективны при разработке автоматизированных контрольно–обучающих программ, в которых фрагмент материала закрепляется в сознании учащихся в форме прямых и обратных утверждений.
ОПЕРАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ ПРОИЗВОДНОЙ ФУНКЦИИ НАЗЫВАЕТСЯ ___________________ .
ДИФФЕРЕНЦИРОВАНИЕМ НАЗЫВАЕТСЯ ОПЕРАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ ___________________ .
17. Для проверки знаний более высокого уровня используются задания на установление соответствия. В заданиях этого вида проверяются знания связей между элементами двух множеств и требуется установить соответствие элементов одного столбца (данного множества) элементам другого столбца (элементы выбора). Названия этих столбцов должны относиться ко всем элементам представляемого класса. Элементы столбца должны полностью соответствовать содержанию заголовка. Число элементов правого столбца примерно в два раза больше числа элементов левого столбца. Избыточные правдоподобные (но неверные) элементы имеются только в правом столбце. В левом столбце для обозначений элементов заданий используются номера, а в правом – буквы. Основное применение таких заданий – тематический контроль.
Задания начинаются со стандартной инструкции: Установить соответствие.
18. Задания на установление правильной последовательности особенно необходимы на заключительной стадии профессиональной подготовки. Тестируемый ставит цифры рангов в прямоугольники, стоящие перед элементом задания. Цель введения таких заданий – формирование алгоритмических мышления, знаний, умений и навыков. Алгоритмическое мышление можно определить как интеллектуальную способность, проявляющуюся в определении наилучшей последовательности действий при решении учебных и практических задач. Задания этой формы проверяют не все знания, а только алгоритмические, процедурные, технологические. Число таких заданий можно значительно расширить за счет фасетности. Инструкция к таким заданиям: Установить правильную последовательность, представив номера от 1 до 7 в клетках.
СОБЫТИЯ ФЕВРАЛЯ—ОКТЯБРЯ 1917 г.
♦ – VI съезд РСДРП(б);
♦ – отречение царя Николая II;
♦ – приезд Ленина;
♦ – Корниловский мятеж;
♦ – создание Петроградского совета;
♦ – ликвидация двоевластия;
♦ – II съезд Советов.
ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ
При обработке результатов массового тестирования широко используется латентно–структурный анализ, представляющий собой современный методологический подход и использующий совокупность статистических методов, в основе которых лежит предположение о наличии функциональной связи между латентными параметрами испытуемых и наблюдаемыми результатами выполнения тестов. Такой подход нацелен на переход путем специальных преобразований наблюдаемых результатов выполнения теста к оценкам латентных параметров испытуемых, выражаемых тестовыми баллами, и уровня трудности заданий в ло–гитах. При организации современного контрольно–оценочного процесса решается задача установления пределов измеряемых характеристик, в рамках которых качество обучения соответствует требованиям. Вообще говоря, при решении этой задачи существуют два «врага» оценки качества: отклонения от плановых спецификаций (или нормы) и слишком большой разброс реальных характеристик относительно нормативных показателей.
Для обсуждения результатов массового тестирования при процедурах статистического анализа данных и для понимания «численной природы» педагогических измерений необходим краткий обзор элементарных понятий статистики. Что такое переменные, какие из них являются зависимыми и независимыми, какие существуют зависимости между переменными, что такое статистическая значимость и объем выборки? Каково значение нормального распределения в статистических рассуждениях? Как можно дифференцировать уровни подготовленности разных испытуемых? Эти и многие другие вопросы необходимы для работы с образовательной статистикой и для правильной интерпретации результатов тестового контроля, основанного на количественном определении переменных и установлении зависимостей между ними.
Переменные – это то, что можно измерять, контролировать или изменять в исследованиях. Их подразделяют на зависимые и независимые. Независимыми называются такие переменные, которые варьируются самим исследователем, тогда как зависимые переменные – это переменные, которые измеряются или регистрируются. Зависимость проявляется в ответной реакции исследуемого объекта на посланное на него воздействие. Экспериментатор, манипулируя независимыми переменными, приписывает объекты к экспериментальным группам, основываясь на некоторых их априорных свойствах. Например, пол респондентов является независимой переменной.
Анализ зависимых данных приводит к вычислению корреляций (зависимостей) между переменными и выявлению причинно–следственной связи между ними [36]. Например, если обнаружено, что всякий раз, когда изменяется переменная A, изменяется и переменная B, то можно сделать вывод о том, что переменная A оказывает влияние на переменную B, между переменными А и В имеется причинная зависимость, а следствием изменения величины В является изменение величины А.
Независимо от типа две или более переменные связаны (зависимы) между собой, если наблюдаемые значения этих переменных распределены согласованным образом. Другими словами, переменные зависимы, если их значения согласованы друг с другом в имеющихся наблюдениях. Например, рост связан с весом, обычно высокие индивиды тяжелее низких; IQ (коэффициент интеллекта) связан с количеством ошибок в тесте, а люди с высоким значением IQ делают меньше ошибок и т.д.
Конечная цель всякого исследования или научного анализа состоит в нахождении связей (зависимостей) между переменными в терминах их количественных или качественных зависимостей, корреляций. Можно отметить два самых простых свойства зависимости между переменными: величину зависимости и надежность зависимости.
Величину зависимости понять и измерить легче, чем надежность. Надежность – менее наглядное понятие, однако оно чрезвычайно важно, так как связано с репрезентативностью выборки, на основе которой строятся выводы. Другими словами, надежность говорит нам о том, насколько вероятно, что зависимость, подобная найденной, будет вновь обнаружена на данных другой выборки, извлеченной из той же самой генеральной выборки (всей совокупности исследуемых объектов). Надежность найденных зависимостей между переменными конкретной выборки можно количественно оценить и представить с помощью стандартной статистической меры (называемой p-уровнем или статистическим уровнем значимости).
