- •Кондаков и.М., Романюк э.И., Сорокина о.Л., Шишлянникова л.М. Разработка тестовых заданий для анализа знаний студентов
- •Глава 1. Психодиагностика в свете когнитивных наук 3
- •Глава 2. Разработка заданий тестов достижений 21
- •Глава 3. Обзор основных понятий общей теории педагогических измерений. 29
- •Глава 4. Основные психометрические характеристики тестов 35
- •Глава 5. Обработка результатов тестирования с помощью статистического пакета spss for windows 47
- •Глава 1. Психодиагностика в свете когнитивных наук
- •1.1. Принципы объективного тестирования
- •Классы диагностических средств в образовании
- •Примеры объективных тестов
- •Пример ситуационного теста
- •1.2. Тесты интеллекта и современная когнитивная психология
- •Методика
- •1.3. Тесты способностей и современная когнитивная психология
- •Примеры тестов способностей
- •Методика
- •Методика
- •Методика
- •Методика
- •1.4. Тесты достижений и современная когнитивная психология
- •Пример теста достижений
- •1.5. Использование моделей когнитивной психологии в тестировании знаний
- •Литература к главе 1
- •Глава 2. Разработка заданий тестов достижений
- •2.1. Содержание тестовых заданий
- •2.2. Формы тестовых заданий
- •Примеры тестовых форм
- •2.3. Анализ заданий в тестах достижений
- •Глава 3. Обзор основных понятий общей теории педагогических измерений.
- •3.1. Основные принципы построения педагогического теста.
- •3.2. Основные понятия общей теории измерений.
- •3. Шкала как средство отображения истинных баллов. Типы шкал
- •3.3. Процедура построения теста. Классификация видов педагогических тестов.
- •3.4. История развития теорий педагогических измерений.
- •1. Классическая теория тестов.
- •IV. Классификация теорий педагогических измерений по в.С. Аванесову:
- •1. Общая теория педагогических измерений.
- •4. Специальные математические теории педагогического измерения (Item Analysis; Item Response Theory)
- •Глава 4. Основные психометрические характеристики тестов
- •4.1. Валидность
- •4.2. Надежность
- •Глава 5. Обработка результатов тестирования с помощью статистического пакета spss for windows 11.5.0
- •5.1. Частотный анализ
- •5.2. Тест хи-квадрат
- •5.3. Непараметрические тесты
- •3.1. Сравнение двух независимых выборок
- •3.2. Сравнение двух зависимых выборок
- •3.3. Сравнение более чем двух независимых выборок
- •3.4. Сравнение более чем двух зависимых выборок
- •3.5. Тест Колмогорова-Смирнова
- •3.6. Отдельный тест по критерию хи-квадрат
- •3.7. Биноминальный тест
- •3.8.Анализ последовательностей
- •4. Корреляции
- •4.1. Коэффициент корреляции по Пирсону
- •4.2. Ранговые коэффициенты корреляции по Спирмену и Кендалу
- •4.3. Частная корреляция
- •4.4. Мера расстояния и мера сходства
- •5.5. Факторный анализ
- •5.6. Анализ пригодности
- •6.1. Задания типа верно – не верно
- •1. Descriptives for (Дескриптивные (описательные) статистики для)
- •2. Summaries (Итоги, общие сведения)
- •3. Inter-Item (Между пунктами)
- •6.2. Задания со ступенчатыми ответами (шкала Лайкерта)
3.1. Сравнение двух независимых выборок
Например, необходимо проверить отличаются ли результаты выполнения задания в разных группах студентов.
Для сравнения двух независимых выборок выберите в меню Analyze (Анализ) Nonparametric Tests (Непараметрические тесты), 2 Independent Samples... (Две независимые выборки). Появится диалоговое окно Two Independent Samples Tests (рис. 4.41).
В поле Test Type активируйте необходимый тест, установив флажок. Перенесите исследуемые переменные из поля исходных переменных одну в поле тестируемых переменных, а другую в поле групповых переменных. После щелчка на кнопке Define Groups (Определить группы), вы получите возможность внести коды, необходимые для идентификации групп. После щелчка на Continue Вы опять попадаете в исходное диалоговое окно. Запустите программу вычисления путём нажатия на ОК.
3.2. Сравнение двух зависимых выборок
Для сравнения двух зависимых выборок SPSS предлагает три различных теста, среди которых установленным по умолчанию является тест Уилкоксона. Например, необходимо сравнить результаты тестов выполненных одной и той же группой студентов в разное время. Для этого выберите в меню Analyze (Анализ) Nonparametric Tests... (Непараметрические тесты) 2 Related Samples... (Две связанные выборки). Откроется диалоговое окно Two-Related-Samples Tests.
Теперь в поле тестируемых переменных нужно выделить две необходимые переменные и перенести ее в поле для спаренных переменных. В нашем примере такими переменными являются тест l и тест 2. Запустите тест Уилкоксона на исполнение нажатием клавиши ОК. В окне просмотра появятся результаты расчёта.
Условия применения знакового теста те же, что и для теста Уилкоксона, но в отличие от него здесь ведётся подсчёт только положительных и отрицательных разностей, что может оказаться полезным тогда, когда различия между выборками будут не слишком заметны.
Тест хи-квадрат по методу МакНемара (McNemar) применяется исключительно при наличии дихотомических переменных. При этом для двух зависимых переменных выясняется, происходят ли какие-либо изменения в структуре распределения их значений. В большинстве наблюдений сравнение проводится с учётом временного фактора по схеме "до — после".
3.3. Сравнение более чем двух независимых выборок
Для сравнения более чем двух независимых выборок выберите в меню Analyze (Анализ) Nonparametric Tests (Непараметрические тесты) К Independent Samples... (Несколько независимых выборок). Появится диалоговое окно Tests for Several Independent Samples (Тесты для нескольких независимых выборок) (рис. 4.43). Н-тест по методу Крускала и Уоллиса является установкой по умолчанию. Перенесите, например, переменную количество правильных ответов в поле тестируемых переменных, а переменную индекс группы в список групповых переменных.
Щёлкните на Define Range... (Определить диапазон) и введите значения 1 и 3 для минимального и максимального значения переменной соответственно. Вернувшись снова в исходное диалоговое окно (щелчок на Далее), начните вычисления путём щелчка на ОК. В окне просмотра появятся результаты.