Nền tảng IRT · Cơ bản

Câu đúng sai và câu nhiều mức điểm được đưa vào mô hình như thế nào

Trong bài viết này

Dạng mô hình cần phù hợp với những mức điểm được ghi nhận cho từng câu. Một câu chấm 0–1 có thể dùng mô hình nhị phân; một câu nhận nhiều mức điểm cần cách mô tả tương ứng với ý nghĩa và cấu trúc của các mức ấy.

Một câu có bốn lựa chọn nhưng chỉ được chấm 0 hoặc 1 điểm. Một câu tự viết lời giải lại có thể nhận 0, 1 hoặc 2 điểm. Khi chọn mô hình phân tích, điều quan trọng là kết quả được ghi thành những mức nào và mỗi mức có ý nghĩa gì, chứ không chỉ nhìn hình thức câu hỏi.

Đọc quy tắc ghi điểm trước khi đặt tên mô hình

Câu hai mức điểm, thường gọi là dichotomous, chỉ có hai giá trị được phân tích, chẳng hạn 0 và 1. Câu nhiều mức điểm, hay polytomous, có từ ba mức trở lên. Các mức có thể có thứ tự hoặc thuộc những loại trả lời khác nhau; ở đây tập trung vào các mức điểm có thứ tự thể hiện sự hoàn thành nhiệm vụ.

Ví dụ, một dịch vụ thuê xe đạp có phí ban đầu 20 nghìn đồng và 10 nghìn đồng mỗi giờ. Đề yêu cầu viết cách tính tiền cho 3 giờ thuê. Tổng tiền theo dữ kiện là 50 nghìn đồng.

Cách ghi nhậnDữ liệu có thể lưuĐiều được giữ lại
Chọn một đáp án; đúng được 1, sai được 00 hoặc 1Kết quả đúng sai theo khóa chấm.
Chấm lời giải theo tiêu chí 0–1–20, 1 hoặc 2Mức hoàn thành mà tiêu chí đã xác định.
Nếu đề tách thành ba ý và lưu riêngBa biến 0/1Kết quả từng ý, chưa tự coi là ba câu độc lập.

Dữ kiện và phương án ghi điểm minh họa.

Mức điểm cần có ý nghĩa rõ ràng

Một rubric minh họa có thể quy định 2 điểm khi thể hiện đúng cách tính và ra 50 nghìn đồng; 1 điểm khi lập đúng biểu thức nhưng tính sai kết quả; 0 điểm khi chưa thể hiện được cách tính phù hợp. Những tiêu chí như vậy cần được làm rõ cho người chấm và kiểm tra qua các bài làm thực tế. Nếu mức 1 chỉ là một nhãn tùy ý, thêm mức điểm chưa chắc làm phép đo có ích hơn.

Khi đã có dữ liệu nhiều mức, người phân tích cần mô hình phù hợp. Mô hình partial credit và generalized partial credit mô tả các mức theo một cấu trúc riêng; graded response mô tả các xác suất đạt từ một mức trở lên. Đây là những họ mô hình khác nhau, được phát triển trong nghiên cứu khảo thí, không phải các tên thay thế hoàn toàn cho nhau [1, 2].

Vì sao cùng một bộ câu lại có thể cần cách xử lý khác

Nếu chỉ giữ 0/1, thông tin về lời giải đúng một phần đã bị gộp. Nếu giữ 0–1–2, phải xem mỗi mức được sử dụng có ổn định và có đủ dữ liệu để phân tích hay không. Những câu có tiêu chí chấm không rõ hoặc người chấm hiểu khác nhau cần được rà trước khi diễn giải kết quả mô hình.

Ba ý chung ngữ liệu cũng có thể có liên hệ với nhau. Lưu riêng từng ý giữ thêm dấu vết bài làm, nhưng việc phân tích cần xem cách các ý liên quan sau khi đã xét năng lực. Cộng ba ý thành một điểm 0 đến 3 là một lựa chọn ghi điểm khác; nó cần mục đích và bằng chứng phù hợp, không chỉ là thao tác đổi tên cột.

Học sinh nên xem gì trong đề minh họa

Khi ôn thi đánh giá năng lực ở các trường đại học Việt Nam, hãy đọc hướng dẫn trả lời và chấm của đúng kỳ thi. Một câu nhiều lựa chọn chưa có nghĩa được điểm một phần; câu yêu cầu nhập số cũng chưa cho biết có mấy mức điểm. Những điều này phải được xác nhận từ quy định, không suy ra từ giao diện.

Khi luyện ở lớp, em có thể hỏi tiêu chí nào giúp lời giải từ mức 1 lên mức 2. Câu hỏi ấy biến thang điểm thành thông tin học tập: cần sửa phép tính, bổ sung lý do hay hoàn thành một bước còn thiếu. Đó cũng là lý do quy tắc ghi điểm cần được hiểu trước khi đọc tên mô hình thống kê.

Nguồn tham khảo

[1] Muraki, E. (1992). A generalized partial credit model: Application of an EM algorithm. Applied Psychological Measurement, 16(2), 159–176. DOI 10.1177/014662169201600206

[2] Samejima, F. (1969). Estimation of Latent Ability Using a Response Pattern of Graded Scores. Psychometric Monograph No. 17. Psychometric Society. Xem tài liệu

Tất cả bài trong Nền tảng IRT Về kho kiến thức

Bạn đang tìm điều gì?

Gõ có dấu hoặc không dấu · Esc để đóng