Ba trục kiến thức, nhiều điểm bắt đầu. Chọn chuyên đề phù hợp hoặc tìm nhanh điều bạn đang quan tâm.
Hiểu kỳ thi, đọc kết quả và xây dựng cách học phù hợp.
Hiểu ý nghĩa điểm số và các bằng chứng về chất lượng đo lường.
Từ thiết kế ma trận đến biên soạn và quản lý ngân hàng.
Tìm theo từ khóa, chọn chuyên đề và mức độ phù hợp với bạn.
Đo lường trong giáo dục là quá trình sử dụng bằng chứng từ nhiệm vụ, câu trả lời hoặc sản phẩm học tập để mô tả một đặc điểm cần đánh giá. Điểm số có ý nghĩa khi được đọc cùng nội dung bài thi, cách chấm và mục đích sử dụng.
Đọc bàiChấm điểm áp dụng quy tắc để ghi nhận kết quả bài làm; đo lường dùng bằng chứng để mô tả đặc điểm cần đo; đánh giá diễn giải bằng chứng theo mục tiêu hoặc tiêu chí để đưa ra nhận định. Ba công việc liên quan chặt chẽ nhưng trả lời những câu hỏi khác nhau.
Đọc bàiNăng lực tiềm ẩn là đặc điểm không quan sát trực tiếp mà được suy luận từ những biểu hiện như câu trả lời, cách giải hoặc sản phẩm học tập. Ước lượng năng lực phụ thuộc vào bằng chứng thu được và mô hình diễn giải, nên cần đọc cùng phạm vi và độ bất định.
Đọc bàiLý thuyết khảo thí cổ điển mô tả điểm quan sát bằng điểm thực và sai số trong một thiết kế đo lường. Cách tiếp cận này giúp xem xét độ tin cậy và độ chính xác của điểm, đồng thời nhắc rằng một kết quả đơn lẻ chưa phản ánh đầy đủ khả năng của người học.
Đọc bàiIRT là lý thuyết ứng đáp câu hỏi, sử dụng mô hình xác suất để liên hệ câu trả lời với đặc điểm câu hỏi và năng lực cần đo của người làm. Điểm năng lực được ước lượng từ mô hình và dữ liệu bài thi, nên cần được diễn giải cùng thang đo, sai số và điều kiện sử dụng.
Đọc bàiRasch/1PL, 2PL và 3PL là những mô hình IRT có cách mô tả câu hỏi khác nhau. Trong các mô hình logistic thông dụng, 2PL cho phép độ phân biệt khác nhau giữa các câu; 3PL bổ sung tiệm cận dưới. Mô hình phù hợp được chọn theo thiết kế, dữ liệu và mục đích sử dụng.
Đọc bàiTrong mô hình IRT logistic, a mô tả độ phân biệt, b định vị độ khó trên thang năng lực và c là tiệm cận dưới của đường xác suất khi mô hình có tham số này. Các giá trị cần được đọc trong đúng mô hình và thang đo đã dùng để ước lượng.
Đọc bàiDạng 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.
Đọc bàiMột lượt phân tích IRT gồm làm rõ mục tiêu, kiểm tra dữ liệu và đáp án, chọn mô hình, ước lượng, kiểm tra mức phù hợp rồi diễn giải kết quả. Bảng điểm chỉ là một sản phẩm cuối; dữ liệu đầu vào và hồ sơ kiểm tra quyết định kết quả có thể được sử dụng đến đâu.
Đọc bàiChọn mô hình phân tích bắt đầu từ mục đích sử dụng, cách chấm câu hỏi và thiết kế dữ liệu. Cần kiểm tra xem mô hình có mô tả dữ liệu đủ phù hợp để hỗ trợ kết luận dự định hay không, thay vì chọn theo số lượng tham số hoặc tên phần mềm.
Đọc bàiCác mô hình IRT đơn hướng thường cần xem xét tính đơn hướng, độc lập cục bộ và quan hệ giữa năng lực với xác suất trả lời. Việc kiểm tra kết hợp nội dung câu hỏi, thiết kế bài thi và bằng chứng thống kê; kết quả cần được diễn giải theo mô hình cụ thể.
Đọc bàiHiệu chuẩn riêng ước lượng tham số cho từng tập dữ liệu rồi cần cách kết nối nếu muốn so sánh trên cùng thang. Hiệu chuẩn đồng thời ước lượng trong một mô hình chung với thiết kế kết nối phù hợp. Cách chọn phụ thuộc dữ liệu, câu neo và mục tiêu so sánh.
Đọc bàiThử từ khóa ngắn hơn hoặc bỏ bớt điều kiện lọc để xem thêm bài viết.