評価と生徒のテストは、生徒が教室で確実に成長し、学習内容を身につけるための重要なツールです。伝統的に、評価はすべての生徒が同じ試験を受け、同じルーブリックで採点される、一律の形式で行われてきました。鉛筆と紙を使って行う場合、1つのクラスに対して複数の評価を作成するのは時間がかかり、難しいため、多くの場合、これは必要に迫られて行われてきました。しかし、オンライン評価とデジタル学習の進歩により、教師はより大きな柔軟性と、生徒を評価する際に導入できる新しい適応テストツールの数々を手に入れることができるようになりました。
適応評価のためのツールを使いながら 適応評価、教師が評価をカスタマイズし、生徒の成長と能力をより正確に測定する適応テストを提供することも簡単です。このような新しいテクノロジーを使うことは難しいかもしれませんが、適応テストについての計画と理解を持つことは助けになります。この記事では、アダプティブ・テストと、教育者がアダプティブ・テスト・テクノロジーを教室でどのように使うことができるかについて掘り下げていきます。
アダプティブ・テストとは？
アダプティブアセスメントは、個人の知識、スキル、能力を評価するための動的でパーソナライズされたアプローチです。従来の静的なアセスメントとは異なり、アダプティブアセスメントでは、ロジックルールとテクノロジーを利用して、リアルタイムでの受験者の回答に基づいて、各受験者に提示される問題やタスクを調整します。このプロセスにより、アセスメントは、受験者が示したコンピテンシーに合わせてその後の問題の難易度を調整することで、受験者の習熟度を効率的に測定することができます。受験者のパフォーマンスに適応することで、アダプティブアセスメントは、受験者の能力をより正確かつ効率的に測定すると同時に、より魅力的で個別化されたテスト体験を提供します。
例えば、生徒が読解のテストを受けていて、ある問題に不正解した場合、次の問題または読解のサンプルは、生徒の読解力を判断するために、より低いレベルの問題から出題することができます。逆に、生徒が問題に正しく答えている場合は、問題の難易度を上げて、より難しい問題にすることができます。
アダプティブ・テストの目的は、生徒の能力を正しく測定することです。従来のテストでは、生徒が全問正解しても、教師はその生徒の上位スキルがどの程度なのかを知ることができません。また、特定の誤解を識別するために、異なるバージョンの質問や問題を追加することができるため、生徒が多段階のプロセスのどこでつまづいているかを識別するために使用することもできます。今日、教育者はコンピュータ適応検査技術を利用して、このプロセスを迅速かつ簡単に行うことができる。
アダプティブ・テストはどのように学習効果を高めるのか？
適応評価ツールを使用することで、教師は生徒のスキルや能力をより正確に把握できるだけでなく、学習効果を高めることもできます。アダプティブテストは、生徒の弱点に的を絞り、その部分を重点的に質問することができます。また、アダプティブテストは、生徒にとって簡単すぎず、難しすぎないカスタム難易度を設定することができます。 学習のための評価 アダプティブテストは、生徒が新しい方法でコンテンツを学習し、学習体験をパーソナライズできるよう促します。
アダプティブ・アセスメントは 特別支援教育を受けている生徒 と多言語学習者にも役立ちます。この2つのグループの生徒には、差別化された評価でさえ、生徒の学習や成長を隠すギャップがあるかもしれません。しかし、アダプティブ・アセスメント・ツールを使用すると、生徒の個人レベルに応じてテスト内容が変更されるため、すべての生徒が自分のレベルでアセスメントにアクセスすることができます。 アダプティブ・テスト・ツールはまた、教師が生徒や学生がどこでつまづいているかを見分けることを可能にし、再教育や復習が必要な領域を強調します。
適応テストモデルの種類
教師がアダプティブテストツールを使用する方法はいくつかあります。適応モデルは、形成的評価、総括的評価、あるいはプレテストなどに実装することができます。アダプティブ・テストの中には いくつかの一般的なアプローチ生徒が何を知っているかを測定するための、いくつかの一般的なアプローチがあります。これらには、項目およびテスト項目に適応したアセスメントと分岐アセスメントが含まれます。評価の目的とテストされるスキルによって、教師は学生を評価するとき、これらの方法の1つまたは両方を使用することができます。
項目およびテストレット適応型アセスメント
項目適応型評価は、個々の項目に対する生徒の反応を調べ、難易度に基づいて次の問題を選択します。例えば、教師が生徒に化学反応の生成物を特定するよう求めたり、数学の問題を解かせたり、語彙を定義させたりします。生徒がこれを正しく行うことができれば、より難易度の高いテスト項目が出題され、生徒がその課題を正しく行うことができなければ、難易度の低い項目が出題されます。
項目適応型テストと同様に、テスト項目適応型テストでは、生徒は自分の成績に基 づいて試験を進めていきます。大きな違いは、すべての項目に適応するのではなく、次に進む前に関連する一連の項目を学習することです。
分岐評価
アダプティブアセスメントのもう1つの一般的なタイプはブランチアセスメントと呼ばれます。分岐アセスメントでは、学生が前の問題にどのように答えたか (つまり、スコア) に応じて、あらかじめ設定されたパスに基づいてテスト問題が提示されます。 例えば、科学アセスメントでは学生に低レベルの事実に基づいた問題を出題します。生徒がその問題にどのように答えたかによって、テストは高次の思考スキルを使用し、トピックのより深い理解を必要とする、より複雑な問題タイプに移るかもしれません。
アダプティブ・テストの実施と課題
アダプティブテストを実施するには、アセスメントで何を示したいのか、どのような基準を評価したいのかを定義し、最終的なゴールを念頭に置いて始めることが重要です。目標を設定したら、テストの設計を簡単にするために、アダプティブアセスメントツールを備えたオンラインアセスメントプラットフォームを選択することが重要です。アダプティブな問題選択、リアルタイムのフィードバック、データ分析など、必要な機能が備わっていることを確認してください。
テストを設計する際には、関連するトピックと難易度をカバーする問題プールを作成します。コンピュータアダプティブテストのソフトウェアまたはプラットフォームを使用します、 また、各問題に難易度やトピックなどのメタデータをタグ付けすることもできます。これらのアダプティブテスト用ツールを使用すると、問題のタグに基づいてデータを引き出し、分析して傾向を示すことができます。テストの最初の反復を作成する場合、適応アルゴリズムまたは問題バンクの問題を特定するために、自分自身、少人数の学生グループ、または同僚とパイロットバージョンを実行することを選択することができます。
アダプティブ・テストの導入は比較的簡単ですが、始める前に考慮しなければならない課題もあります。以下のような課題があります：
- リソースの集中：アダプティブ・テストの開発には、大量の問題プールを作成し、アダプティブ・アルゴリズムを開発するために、時間、専門知識、リソースの多大な投資が必要です。
- 技術的な複雑さ：アダプティブ・テスト・システムは、セットアップと保守が複雑な場合があり、テストと技術両方の専門知識が必要となる。
- 妥当性と信頼性：適応検査が妥当で信頼できるものであることを保証するためには、その検査が測定しようとするものを正確に測定できるように、注意深く設計し、検証することが必要である。
- アクセスと公平性：すべての生徒がアダプティブ・テストに平等にアクセスできるようにすることは、特に技術的リソースやインターネット・アクセスが限られている学校や地域では、難しいことである。
- 訓練と慣れ：教師や生徒は、適応検査の仕組みや、結果を効果的に解釈する方法を理解するためのトレーニングが必要な場合がある。
全体的なEdTech文化を発展させ、教師の採用をサポートする専門能力開発の機会を実施し、コンピュータ適応型テストソフトウェアを使用することで、学校は教育者を準備し、生徒の成長と達成をよりよく理解することができます。
結論
アダプティブ・テスト・テクノロジーは、アダプティブ・テストのためのツールを提供し、学生を評価し、大規模なデータセットを見ることを簡単にします。コンピュータアダプティブテストソフトウェアは、次の問題セットを自動的に学生に提供し、学生のパフォーマンスに関するリアルタイムのフィードバックを可能にするファシリテーターとして機能します。アダプティブ・テスト・プラットフォームは、アルゴリズムを使用して、学生の回答に基づいて問題を選択・実施し、難易度をリアルタイムで調整します。このパーソナライズされたアプローチは、学生のスキルレベルに的を絞った問題を出題することで、学生の能力をより正確に測定し、最終的により正確な知識の評価を提供するのに役立ちます。
また、アダプティブ・テスト・テクノロジーは 適応テストは、従来のテスト方法よりも効率的でスケーラブルです。.アダプティブ・テストでは、大規模な問題プールを作成し、デジタル形式で保存することができるため、さまざまな問題を生徒に提示することができます。アダプティブ・テスト・テクノロジーを使用することで、テスト結果の自動採点と分析が可能になり、生徒と教師の両方に即座にフィードバックを提供することができます。このフィードバックは、得意分野と不得意分野の識別、指導上の決定事項の通知、生徒の長期的な進歩の追跡に利用することができ、最終的には、より効果的な指導と学習の成果につながります。
