Виктор Звонников - Контроль качества обучения при аттестации: компетентностный подход

Связь между заданиями различной трудности и оценками подготовленности студентов на оси переменной измерения, рассмотренная на рис. 2.4, является определенной идеализацией одномерного измерения. Расположение заданий по нарастанию трудности вдоль оси переменной измерения формально можно записать в виде β 1< β 2<���…< β j < … β n –1< β n , где j = 1, 2, …, n ; n – число заданий в тесте, предположив, что речь идет не о четырех заданиях, а относится ко всему тесту.

В реальной ситуации тестирования локализация места расположения результата студента на оси переменной зависит от соотношения между величиной его истинного балла и трудностью заданий теста. Если балл студента довольно высок, а задание достаточно легкое, то у обучаемого есть все основания для успешного выполнения этого задания теста. В противном случае, когда соотношение между упомянутыми выше величинами меняется на противоположное, у студента есть веские основания для неуспеха. Конечно, наверняка предугадать ничего нельзя в силу действия различных смещающих факторов (эффект забывания, подсказки и т.д.). Поэтому при прогнозировании результата обычно говорят лишь о некоторой вероятности успеха или неуспеха обучаемого при выполнении заданий теста.

Таким образом, вероятностный характер наблюдаемых результатов выполнения теста обусловлен влиянием различных факторов, способствующих возникновению ошибок измерения. Среди них выделяют случайные и систематические. К числу последних принадлежат те, которые появляются из-за просчетов разработчиков в процессе создания теста. К ним могут привести нарушения требований методики сбора статистических данных, некачественная интерпретация результатов выполнения теста и ряд других причин. К случайным факторам относятся: настроение испытуемого, поведение экзаменатора, обстановка при тестировании в аудитории и многое другое – словом, все то, что учесть и предвидеть при тестировании невозможно.

Чаще всего при планировании измерений в образовании выбирают одномерные конструкты. Это упрощает процесс построения шкалы, но не всегда адекватно содержанию используемых или вновь создаваемых тестов. Рис. 2.5 иллюстрирует случай одномерных измерений, который в ситуации оценивания уровня подготовленности студентов можно интерпретировать следующим образом: одна латентная переменная Т – истинный уровень подготовленности каждого обучаемого при тестировании – приводит к возникновению одной оценки наблюдаемой переменной X — уровня подготовленности обучаемого. Помимо переменной Т, на оценки X оказывает влияние фактор Ε — ошибка измерения.

Рис. 2.5. Иллюстрация связи переменных при одномерном измерении

Чтобы принять гипотезу об одномерности теста, необходимо выявить связь между теоретическим конструктом и эмпирическими индикаторами, роль которых выполняют задания теста. Оценка связи требует ответа на вопрос: есть ли разница между доказательством одномерности конструкта и доказательством одномерности заданий теста?

На рис. 2.6 приведена измерительная модель для одномерного случая, иллюстрирующая связь между конструктом, обозначенным символом T , и четырьмя заданиями ( x 1, x 2, x 3, x 4). Числа, стоящие у каждого луча, показывают меру предполагаемой корреляционной связи между конструктом и заданиями теста.

Рис. 2.6. Измерительная модель, иллюстрирующая связь между конструктом и заданиями теста (одномерный случай)

При анализе модели важно понимать, что конструкт является латентным (скрытым от возможностей непосредственного измерения) фактором, взаимодействие которого с заданиями порождает наблюдаемые результаты выполнения теста. Влияние конструкта, включающего одну или несколько латентных переменных измерения, на эмпирические индикаторы отражено на рассматриваемом рисунке с помощью направленных лучей.

Гипотетическая корреляционная матрица, показывающая меру связей между конструктом и заданиями теста, помещена в табл. 2.1. В силу симметрии чисел в матрице относительно главной диагонали, состоящей из единиц, таблица имеет треугольный вид.

Таблица 2.1 Значения корреляции между заданиями

Для анализа связи между размерностью конструкта и размерностью тестовых заданий, используемых при оценивании наблюдаемых переменных, необходимо подсчитать частные корреляции, получаемые путем удаления влияния на парные корреляции третьей переменной. Используя величины корреляций в табл. 2.1 и упомянутый подход, можно показать, что частная корреляция между любой парой наблюдаемых переменных x 1, x 2, x 3после удаления влияния латентной переменной T будет равна нулю.

Аналогичные вычисления можно провести для любой пары наблюдаемых переменных x 1, x 2, x 3. Интерпретируя полученные нулевые результаты для анализа связи переменных, можно утверждать, что после удаления эффекта влияния фактора T связь между наблюдаемыми переменными исчезает. Таким образом, латентный фактор T является единственной переменной, связывающей наблюдаемые переменные x 1, x 2, x 3, поэтому его следует трактовать как единственный общий фактор для совокупности наблюдаемых переменных. Отсюда следует вывод об одномерности совокупности заданий x 1– x 3, поскольку корреляция между ними после удаления влияния общего фактора становится равной нулю.

Подобный концептуальный подход к доказательству одномерности был предложен Макдональдом и Хати (McDonald, 1981; Hattie, 1985) [38]. Конечно, на практике при анализе размерности пространства измерений говорить о точном равенстве нулю частных корреляций не приходится в силу влияния различных ошибок измерения. Однако в случае близких к нулю значений частных корреляций по результатам педагогических измерений можно строить единственную шкалу. Поскольку каждое задание в рассмотренном гипотетическом примере измеряет один и только один конструкт, то справедлив вывод об одномерности заданий теста. Обратный вывод в общем случае не верен: из одномерности заданий не следует одномерность теста. Совокупность одномерных заданий, каждое из которых измеряет свой конструкт, не означает наличия общего единственного фактора, свидетельствующего об одномерности пространства измерений.