Замечательной особенностью теории сложности заданий является то, что оценки способностей индивидуумов отделены от характеристик (сложности, дискриминации и угадываемости) конкретного набора заданий, который предъявлялся. Мы ожидаем получить совершенно те же оценки способностей, независимо от того, какие именно наборы заданий предъявлялись испытуемым. Это очень непохоже на традиционное тестирование, в котором тестовые оценки можно интерпретировать только по сравнению с нормами, получение которых является дорогостоящей процедурой, кроме того, трудность задания и т.п. также зависит от характеристик выборки, которой предъявляется тест.

Например, представим себе, что задание словарного теста предъявлялось случайной выборке людей. Мы можем обнаружить, что правильно отвечают на задание 50% выборки. Теперь вообразите себе, что мы присоединили к выборке довольно большое количество студентов университета — людей с высоким уровнем способностей, большинство из которых смогут ответить на задание правильно. Поскольку выборка включает непропорционально большое количество испытуемых с высоким уровнем развития вербальных навыков, мы можем теперь обнаружить, что во второй выборке правильно ответят на задание 80% испытуемых. Таким образом, традиционные показатели трудности задания (р-значе-ния) могут изменяться соответственно составу выборки. С теорией сложности заданий такого не случается. При условии, что в выборке существует хорошее распределение способностей, оценки трудности задания совсем не будут зависеть от того, сколько испытуемых приходится на каждый уровень способностей. Именно это и означает — оценить трудность задания независимо от способностей. Точно такая же логика сохраняется и для других показателей задания — дискриминации (а) и угадывания (с.). Это делает весь процесс конструирования теста намного более легким, поскольку исчезает необходимость тратить время на прослеживание случайных выборок испытуемых, в которых производится оценка параметров задания. Любая удобная группа людей подойдет при условии, что в ней имеется необходимый разброс способностей. Количество же людей, находящихся на каждом уровне способностей, не будет влиять на оценки параметров задания.

Что можно сказать о процессе оценивания способностей индивидуумов на основе заданий теста? В значительной степени то же самое. Используя теорию сложности заданий, мы можем предъявлять любой подходящий набор заданий, чтобы получить оценки способностей респондентов, при условии, что все характеристические кривые заданий не собираются в пучок в одной точке, т.е. при условии, что некоторые из заданий различаются на каждом уровне способностей. Если дело обстоит так (как оно обычно и бывает при условии, что задания значительно варьируют по трудности и имеют низкие или умеренные параметры дискриминации), можно оценить способности респондентов, совсем не беспокоясь по поводу количества заданий на каждом уровне трудностей.

Когда оценка способностей проводится с помощью традиционного теста, где количество заданий, на которые были получены правильные ответы, определяет оценку способностей респондентов, очевидно, что количество легких и трудных заданий в тесте будет влиять на оценки способностей. Респонденты, выполняющие тест, в котором большинство заданий легкие, будут получать более высокие общие оценки," чем респонденты, выполняющие тест, в котором большинство заданий трудные. Это не составляет проблему для показателей способностей, получаемых в теории сложности заданий. Поскольку эти показатели способностей статистически отделены от показателей трудности заданий теста, число вопросов на каждом уровне трудности реально не имеет значения.

Страницы: 1 2 3

Смотрите также

Результаты: основной эффект и взаимодействие
Факторные исследования дают два вида результатов: основной эффект и взаимодействие. Основной эффект показывает общее влияние независимых переменных, а взаимодействие отражает совместное действие п ...

Факторный анализ
Факторный анализ — это статистический инструмент, который лежит в самой основе исследования индивидуальных различий. Многочисленные варианты его использования включают конструирование тестов, выявл ...

Один фактор — более двух уровней
Если в экспериментах используется одна независимая переменная, ситуация, когда изучаются только два ее значения, является скорее исключением, чем правилом. В большинстве однофакторных исследований ...