Pálvölgyi Lajos: Az életpálya-építés megalapozása fiatalkorban
›
2. Elméleti háttér
›
2.3. Összetett képességek mérése
›
2.3.3. Feladatorientált megközelítés
›
2.3.3.5. Ideális és reális teszt

2.3.3.5. Ideális és reális teszt

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A fentiek alapján egy ideális teszt úgy nézne ki, hogy minden feladattípusból elegendő számú feladatot tartalmazna ahhoz, hogy az adott feladattípushoz tartozó megoldási valószínűségre elfogadható becslést kapjunk. Az ideális tesztnek tehát nagyon sok feladattípust, illetve ezekhez kapcsolódóan kezelhetetlenül sok feladatot kellene tartalmaznia. Fontos kiemelni, hogy a képesség jellegétől függően itt a legkülönfélébb gyakorlati feladatok is előfordulhatnak, sőt akár dominánssá is válhatnak.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A tesztfeladatok száma csökkenthető, ha a szomszédos hasonló feladattípusokat összevonjuk egy-egy feladatosztályba. Ez elfogadható kompromisszum lehet abban a gyakori esetben, amikor a hasonló feladattípusok megoldási valószínűsége hasonló nagyságú. Az összevonásokat tovább folytatva a feladattér egyre durvább felosztását kapjuk, ahol már olyan feladattípusok kerülnek egy-egy közös osztályba, amelyek megoldási valószínűsége nagyobb mértékben eltérhet egymástól.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A reális teszt gyakorlati okokból nem tartalmazhat túlságosan sok feladatot. Ez nem gond akkor, ha a képességnek csupán szűk területét vizsgáljuk. A reális teszt azonban általános esetben a feladattér nagyvonalú felosztására épül, jelentősen csökkentve összevonásokkal a feladatosztályok számát. A reális tesztre jellemző további súlyos kompromisszum lehet az, hogy minden feladatosztályból csak nagyon kevés, esetleg csak egy-egy feladatot választunk. Az utóbbi esetben az a furcsa dolog történik, hogy egy feladat megoldásából igyekszünk következtetni a feladatosztály valóságos látens megoldási valószínűségére. Az egyetlen kiválasztott feladat megoldásának relatív gyakorisága viszont csak kétértékű, 0 vagy 1 lehet egy adott tanulónál. A nulla jól becsüli a feladatosztály látens megoldási valószínűségét, ha az kicsi, és az 1 akkor, ha az nagy, ám a közbülső esetekben egyik érték sem tekinthető jó becslésnek. Két enyhítő körülményre itt azért hivatkozhatunk.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az egyik enyhítő körülmény egy lehetőség, ami sok esetben megközelítően fennállhat. A témánk szempontjából lényeges szerepet játszik annak a függvénygörbének az alakja, amely egy adott feladattípus megoldási valószínűségének változását írja le a tanulási-gyakorlási idő függvényében. Ha a megoldási valószínűség kezdeti nulla értékéből indulunk ki, előfordulhat, hogy a tanulás-gyakorlás ezt az értéket kezdetben még nem, vagy csak nagyon lassan növeli. Tanulja, de még nem tudja. Ezt az előbb stagnáló, majd csak nagyon lassan emelkedő szakaszt egy ponton túl egy meredeken emelkedő szakasz válthatja fel. Itt történik valami, megértés, fogalmi átrendeződés, a megfelelő fogás megtalálása – valami, aminek kívülről jól észrevehető hatása van. A meredekebb szakasz azt jelenti, hogy nekilendül a tanuló, és rövid időn belül a megoldási valószínűség magasabb értéket ér el. Az ezt követő harmadik szakaszban már csak a begyakorlás, tökéletesítés, rögzítés következik, a valószínűséggörbéje ismét már csak lassan emelkedve éri el a maximumot.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az így kialakuló ferde S betűre emlékeztető görbét az 5. ábra mutatja. Sok természeti folyamatra jellemző ez a dinamika. Azokban az esetekben, amikor a tanulási folyamat ehhez hasonló „S” alakú szigmoid függvénnyel írható le (l. pl. Csapó, 2003; Molnár, & Csapó, 2003; Leibowitz et al., 2010), és a görbe középső szakasza eléggé meredek, egy adott személyhez tartozó érték az idő nagyobb részében valamelyik végponthoz közeli tartományban lehet (figyelemmel a tanulást megelőző és az azt követő időszakra is). Ilyen esetekben viszonylag kisebb tehát annak a valószínűsége, hogy a 0 vagy 1 mért érték ne lenne a látens valószínűség elég jó (elfogadható) becslésének tekinthető.
 
5. ábra. Feladattípus megoldási valószínűsége. Reális teszt esetén a becslés pontosságát növeli, ha az adott feladattípus megoldási valószínűsége viszonylag meredek „S” alakú függvényt közelítő módon növekszik a tanulásra-gyakorlásra fordított idő függvényében (saját szerkesztés, Pálvölgyi, 2020a).
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A másik enyhítő körülmény statisztikai jellegű. A 0 és 1 mért értékek a látens valószínűség elfogadható becslésének tekinthetők akkor, amikor a látens valószínűség nagyon kicsi vagy nagyon nagy, és nem tekinthetők ilyennek, amikor nem ez a helyzet. Az utóbbi esetben a vektor mért értékei tehát túl kicsik vagy túl nagyok. Ha viszont az itt jelentkező hibák (eltérések) véletlenszerűek, és a hiba várható értéke nulla (nincs szisztematikus hiba), továbbá ha sok eltérés van, a nagy számok törvénye alapján fellép az a tendencia, hogy a mért értékekből számolt átlag már jobban közelíti a látens valószínűségek átlagát, mert az ellentétes irányú, véletlenszerű eltérések a számítás során mintegy kioltják egymást.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

De valójában mit is mutat az értékek átlaga? Ha a mért 0 és 1 értékek feladatosztályok látens megoldási valószínűségeinek becslései, vagyis maguk is valószínűségek, akkor ezekből valóban számolható átlag. Ez az átlag nem jellemzi az összetett képességet kielégítő módon, de nem is független teljesen attól. Valójában azt becsüli, hogy mekkora valószínűséggel old meg az adott személy egy véletlenszerűen kiválasztott feladatot akkor, ha minden feladatosztály egyforma eséllyel vesz részt a kiválasztásban. A feladatosztályok, illetve a bennük foglalt feladattípusok között itt nincs semmilyen különbségtétel. Az így kalkulált átlag viszonylag jól orientál a két szélső érték (0 vagy 1) közelében, és rendszerint még akkor is, ha két személy képességállapota, vagy ugyanazon személy két képességállapota között extrém nagy különbséget jelez. Más esetekben nem megfelelő, mert figyelmen kívül hagyja a feladatosztályok (vagy feladattípusok) minőségi különbségeit.
chevron_left
chevron_right
Tartalomjegyzék navigate_next
Keresés a kiadványban navigate_next
A kereséshez, kérjük, lépj be!
Könyvjelzőim navigate_next
A könyvjelzők használatához
be kell jelentkezned.
Jegyzeteim navigate_next
Jegyzetek létrehozásához
be kell jelentkezned.
    Kiemeléseim navigate_next
    Mutasd a szövegben:
    Szűrés:
    Kiemelések létrehozásához
    MeRSZ+ előfizetés szükséges.
      Útmutató elindítása
      delete
      Kivonat
      fullscreenclose
      printsave