Reasoning Test、学習診断、IRT そしてレポート課題

• 学習到達度を観るよりも、思考力・情報把握力を測定したい。
• カリキュラムに依存しにくい試験である。
  • アメリカでは州ごとにカリキュラムが策定されている
  • 到達度を測定することが難しいためとも言える

  • [参考] 各国の共通試験、 進学率の違い : PDF ファイル

• (かつての)法科大学院適性試験(@DNC)もこのタイプの試験であった。 出身学部の学修内容に依存しない出題内容にする必要があったことも一因。
  • 第1部 : 推論・分析力
  • 第2部 : 読解・表現力

• 新テストも同じ傾向になるのか???
  • 中教審答申(H26.12) 新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた 高等学校教育、大学教育、大学入学者選抜の一体的改革について 〜 すべての若者が夢や目標を芽吹かせ、未来に花開かせるために 〜 .
  • 「学力の3要素」<=== 教育学的にオーソライズされたものなのか?
    1. 基礎的・基本的な知識・技能
    2. それらを活用する思考力・判断力・表現力
    3. 主体的に学習に取り組む態度(主体性・多様性・協働性)
  • マークシート式試験は知識しか測ってない?
  • 記述式試験で測れるものは?

• スコアリング・レポート (Scoring Report)
• 試験結果を点数を知らせるだけでなく、不得意点を指摘・指導する。
• 試験問題の利用目的 : 「評価(選抜)」から「教育」へ
• Rule Space Method : 一種の分類手法
  • Attribute, Incidence Matrix

• 野口裕之先生(名古屋大学名誉教授)の講演資料を利用して説明する
• テスト項目(試験問題, Item)や受験者集団に依存せずに受験者の能力を算出することが出来るテスト理論のこと
• 特徴
  • 能力水準の1次元性(同一尺度): 受験者の能力、Itemの困難度
  • 項目特性曲線: Item Characteristic Curve, ICC, 正答確率
  • 局所独立の仮定: Item間は無相関
  • 2パラメタの場合: aパラメタ＝識別力、bパラメタ＝困難度
  • CBT(Computer Based Test), CAT(Computer Adaptive Test) の基礎技術
    • Item Pool, Item Bank(膨大な項目群)

• [大前提] 綿密な試行調査(プレテスト)が実施可能であること(各パラメタが確定できること) <=== アジア文化圏との親和性には疑問がある

• [選択項目] 「試験」に関する事項 : 以下の3つの事項から一つ以上の事項について論述せよ
  1. いくつかの得点調整の方法とそれぞれの利点・欠点を説明し、考察を行え。
  2. 試験における「公平性」とはどのようなことを満足すれば良いのかを論じ、 自分にとって理想的な試験方法を一つ挙げ、その理由を述べよ。
  3. (自分で問題設定してもらってもかまわない)

• [必須項目]
  • 本講義を受講することによって「統計」に抱くイメージが 変化したかを述べよ。変化した場合 or しない場合の各々で、 現状でどのように感じているか、 また今後自分として統計に対してどのようなことをしたいかを説明せよ。

• [任意項目(コメントがあれば嬉しいな)] 講義方法、講義の進め方
  • 加えた方が良い or 取り上げる必要はない と思われる講義内容
  • 講義の感想

◎メールの題名(Subject)は「Report17Q3: Ukai」のように、 レポート提出であることと、提出者名が判るようなタイトルを 付けるようにしてください。

メールアドレス : hayashi.atsuhiro@nitech.ac.jp または stat.nitech@gmail.com

◎提出期限は「12月22日(金)」とします。 なお、「不達事故」を避けたいので、 受け取ったら確認のための受領メールを必ず返送します(2日間以内に)。 受領メールを受け取った段階で「提出完了」と判断してください。 また、 提出者の学籍番号は 連絡のページ に掲載しますので、確認下さい。

• Q3でやり残した話題:
  • 実験計画法
  • アンケート調査とその解析例
  • その他 ...