Однопараметрическая модель Г. Раша

RM стало популярным во всём мире, и в различных сферах. Эта популярность касается не только сфер педагогики и психологии, но и социологии, медицины. Преимущества RM:

- этот метод обеспечивает получение валидных результатов посредством применения статистик адекватности, диагностической информации, карты сравнения уровня трудности заданий с уровнем подготовленности испытуемых;

- даёт информацию о надёжности измерений посредством расчёта стандартных ошибок измерений, оценок параметров заданий и параметров подготовленности испытуемых на одной шкале;

- даёт возможности оценить параметры уровня подготовленности испытуемых независимо от уровня трудности заданий в имеющейся выборке заданий;

- оценивает параметры уровня трудности заданий независимо от уровня подготовленности выборки испытуемых;

- представляет параметры испытуемых и заданий на одной общей линейной шкале, что помогает критериально-ориентированной и нормативно-ориентированной интерпретации данных;

- ставит в фокус исследования отдельные задания и результат отдельных испытуемых, в отличие от статистической теории измерений, где исследователь имеет дело с обобщенной статистикой свойств заданий и испытуемых;

- даёт возможность уравнивания баллов испытуемых, полученных на параллельных вариантах заданий, измеряющих одно и то же интересующее свойство.

Практика применения RM насчитывает десятки тысяч исследований, проводившихся в разных странах в течение полувека и опубликованных на многих языках мира. Столь большое число исследований является одним из свидетельств актуальности проблемы RM.

О.Г. Деменчёнок считает, что модель Раша можно рассматривать как научную гипотезу, основанную на следующих предположениях:

1) мера уровня подготовленности любого испытуемого t_i (т.е. количественная характеристика уровня подготовленности испытуемого по определенному множеству заданий теста) не должна зависеть от уровня трудности тестовых заданий t_i Î (0;¥);

2) вероятность правильного ответа испытуемого Pi зависит только от уровня подготовленности испытуемого и от уровня трудности тестового задания b Î (0;¥) (т.е. количественной характеристики тестового задания, не зависящей от выборки испытуемых и отраженной на определенной шкале по конкретному разделу определенной области знания) или P=f (t,b).

Для построения шкалы измерений оказалось удобным выражать уровень подготовленности t и уровень трудности b в шкале логарифмов: q =ln (t), b = ln (b), где q и b – значения уровней подготовленности и трудности, измеряемые в логарифмическом масштабе. В соответствии с принятой терминологией и нотацией, далее под уровнями подготовленности и трудности будем понимать q Î (–¥;¥) и b Î (–¥;¥).

Для применения в системе RM для получения качественных измерений непригодны повсеместно используемые задания с выбором одного правильного ответа, из 2-5 предлагаемых на выбор ответов. Непригодность вытекает из-за неизбежности угадывания правильного ответа теми испытуемыми, которые подготовлены недостаточно. В итоге появляются ошибки измерения, снижающие качество педагогических измерений. Лучше использовать задания с выбором нескольких правильных ответов, где вероятность угадывания правильных ответов со стороны неподготовленных испытуемых очень низка, порядка 0,001-0,010, то есть, практически ничтожная.

Сам Г.Раш задания с выбором одного правильного ответа в своей работе не использовал, потому что в его время, и в его окружении, они не применялись. Он мыслил больше математически, чем технологически, предпочитал иметь дело с заданиями открытой формы, где угадывание исключено, не заботясь при этом о трудностях сбора данных посредством заданий такой формы в массовых исследованиях.

В наше время задания открытой формы рекомендуется применять только в двух случаях: для проверки правильности написания трудных слов и только в качестве пробного этапа разработки заданий с выбором одного или нескольких правильных ответов, для поиска подходящих дистракторов. В обоих случаях тестирование надо проводить на компьютерах, для того, чтобы полностью исключить ручной труд и возможности намеренной или невольной фальсификации при сканировании данных.

Главным условием качества проведения RM – это соответствие данных модели измерения. Если данные соответствуют модели, то в результате процесса измерения данные представляются на интервальной шкале. При этом шкала RM устойчива к потере некоторых исходных данных.

RM является методом объективированного шкалирования данных. Иногда пишут «объективного» измерения, но сам Г. Раш эту лексику не поддерживал. Он считал нужным добавлять при этом слова «специфически объективного измерения», имея ввиду неравенство понятия «объективное» в философии и того понятия объективности измерений, которое он мог достигать математическими методами.

Смысл специфически объективного измерения заключается в том, что сравнение мер трудности двух любых заданий теста рассматривается независимым от той или иной группы испытуемых. Симметричным образом, результаты сравнения любых двух взятых испытуемых не могут зависеть от систем заданий, образующих тест.

Метрическая система Г.Раша применима к исследованию любого интересующего свойства личности - если таковое существует устойчиво и наблюдаемо посредством системы эмпирических индикаторов, будь то знание, интеллект, социальные и психологические установки, отношение к чему-либо и пр.

Основная проблема RM – это проведение качественных измерений. Оно возможно только тогда, когда есть чётко выраженная концепция измеряемого свойства (конструкт), подобрано нужное содержание теста, сформулированы задания в наиболее подходящей для данного содержания (вида знаний) тестовой форме.

Дата добавления: 2014-01-03