Structure of a complexity index of a test physic problemin the Rasch model


Cite item

Full Text

Abstract

In today's theory of IRT testing the solution to a test task is seen as a probabilistic event, depending on the
student's level of knowledge and the level of complexity of the assignment. It is noted that in the scientific
literature there is no common approach to determining the factors influencing the complexity of the problem. It
is suggested that the difficulty of the problem increases with the number of key elements, which are the data
elements used in solving the problem. On the basis of the statistical analysis of solutions of specially designed
test tasks it was concluded that there is a linear dependence of the complexity of the problem in the Rasсh
Номер задачи, j 1 2 3 4 5
m 7 9 5 6 7
bj (логиты) 0,44 4,81 -2,70 -1,02 0,44
model on the number of key elements of the solution. This result allows on the development stage of test
problems to realistically assess their complexity and to predict the result of testing.

About the authors

Alexander A Gilev

Samara state university of architecture and civil-engineering

Email: algil@mail.ru
(к.ф.-м.н., доцент), каф. физики; Самарский государственный архитектурно-строительный университет; Samara state university of architecture and civil-engineering

Alexey V Pashin

Samara state university of architecture and civil-engineering

Email: algil@mail.ru
директор общеобразовательного архитектурно-строительного лицея СГАСУ; Самарский государственный архитектурно-строительный университет; Samara state university of architecture and civil-engineering

References

  1. Балл Г.А. Теория учебных задач: Психолого-педагогический аспект. - М.: Педагогика, 1990. - 184 с.
  2. Гилев А.А. Когнитивные компетенции: развитие и диагностика в курсе физики высшей технической школы: монография. - Самара: СГАСУ, 2011. - 168 с.
  3. Ким В.С. Тестирование учебных достижений: монография. - Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2007. - 214 с.
  4. Лернер И.Я. Проблемное обучение. Теория и методика обучения физике в школе: Общие вопросы / Под
  5. ред. С.Е. Каменецкого, Н.С. Пурышевой. - М.: Издательский центр «Академия», 2000. - 368 с.
  6. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. - М.: Москва, 2000. - 168 с.
  7. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: учебное пособие. - М.: Логос, 2002. - 432 с.
  8. Stenner A.J., Wright B.D., Linacre J.M. From P-values and raw score statistics to logits // Rasch Measurement Transactions. - 1994. - Volume 8:1. - P. 338. http:// www.rasch.org /rmt /rmt 81.htm (дата обращения 10.01.2012).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2012 Gilev A.A., Pashin A.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».