アイテム Bは、テスト内容の中央保存場所として機能する評価項目のデータベースです。現代の 教育機関では、何万、時には何十万というテスト項目のリポジトリを構築します。コンテンツを効率よく管理することは、コンテンツそのものに劣らず重要です。
アセスメント・アイテム・バンキングはなぜ重要なのか？
効率的なアセスメントアイテムバンキングシステムを導入することで、テスト開発プロセスを合理化し、アセスメントコンテンツの作成と管理をより簡単かつ迅速に行うことができます。
アイテムバンキングを利用すると、膨大な数の評価項目のデータベースを、整理されたアクセス可能な構造で維持することができます。アイテムやテストの作成者は、利用可能なリソースを簡単に操作することができ、必要に応じて新しいリソースを作成することができます。
アイテムバンクの提供
- 階層型ライブラリ
- アイテムの複数使用
- 共同オーサリング
- アクセス制御
- メタデータを用いた分類
階層型ライブラリ
多くの教育機関では、カリキュラムやテストなどのアセスメントデータを深い階層構造で管理しており、アイテムバンクで使用されるライブラリもこの構造を完全に反映しています。アイテムバンクのライブラリに透明性のある構造を与えることで、テスト開発プロセスを大幅に改善することができます。
TAOでは、アイテムバンクで使用しているライブラリとその内容をユーザーインターフェースに表示することができます。 ユーザーインターフェース上に表示することができます。一度ライブラリの構造を決めてしまえば、新しいユーザーや新しいアイデアを取り入れるために、簡単にライブラリを変更することができます。アイテムの移動、コピー、複製が可能で、個々のアイテムもアイテムのフォルダ全体も移動させることができます。
アイテムの複数使用
アイテムバンク内のテスト項目は、同じテスト作成者または別のテスト作成者が再利用することができます。優れたアセスメントアイテムバンクシステムは、これをスムーズに実行するための方法を備えています。
TAOでは、完全なアイテムだけでなく、アイテムの補助資料として必要と思われるリソースも再利用することができます。 TAOでは、画像や音声・映像などのリソースをアイテムに含める場合、それらはアイテムに統合されるのではなく、参照されるだけです。言い換えれば、それらの物理的な場所はアイテム内ではなく、関連するライブラリにあるので、同じリソースをいくつでも新しいアイテムで再利用することができます。
コラボレーティブ・オーサリング
アイテムを作成するときに、アイテムの作成者が他のアイテムの作成者と共同作業することは、しばしば有用です。例えば、あるアイテム作成者は特定のアイテムのテキストを提供し、別のアイテム作成者はグラフィックスを提供することができます。 アイテムバンキングは、このような可能性を提供します。
コラボレーション・オーサリングがうまく機能するためには、アイテムの作成者が同じアイテムに対して、誤って上書きすることなく作業できることが重要であるため、専用の関数が必要です。TAOでは、「アイテム履歴」という機能を提供しています。 アイテム履歴この機能により、同じアイテムの異なるバージョンを管理することができます。コラボレーション・オーサリングに参加する著者は、ボタンを押すことでアイテムの履歴、つまり異なるバージョンを見ることができ、それぞれの著者が貢献する新しいバージョンのアイテムを保存することができます。
アクセス制御
効率的なアイテムバンキングシステムは、評価資料へのアクセスを制御することができます。この方法で、例えば、異なる著者が作業するエリアを定義することができます。 一日の終わりに退社するとき、作成者は作成者は、一日の終わりに退社するときに 一日の終わりに退社するとき、著者は自分が作業していたテスト項目が翌日もシステム内に残っていることを確認する必要があります。
TAO では、システム管理者が、どのユーザーがどのライブラリにアクセスできるかを定義します。一般的なルールとして、アイテムの作者はアイテム ライブラリにのみ、テストの作者はテスト ライブラリにのみアクセスできるように、個々のユーザー、または特定の役割を持つすべてのユーザーにアクセスを許可することができます。さらに、個々のユーザーに対してアクセスを制限することができます。たとえば、異なるタイプのアクセスを許可することもできます。 指定されたワークスペースあるユーザーは特定のワークスペースのみを表示し、他のユーザーはそのワークスペ ースで作業できるようにするなど、異なるタイプのアクセスを許可することもできます。ワークスペースを指定することができます。
メタデータを利用した分類とアイテムの検索
図書館におけるアイテムバンクの整理は、その中のアイテムにアクセスできるようにすることに一役買っていますが、図書館は、例えば科目や学年といった、たった一つの側面に従ってしかコンテンツを分類することができません。しかし、図書館では、例えば科目や学年といった一面的な分類しかできません。図書館のアイテムが増えるにつれて、ほとんどのテスト作成者は、探しているアイテムを見つけることが難しくなっていきます。メタデータタグを使用すると、数百または数千の項目がある場合でも、必要な数の異なる基準に従って分類することにより、テストに関連する項目を特定する方法が提供されます。
TAOでは、メタデータはアイテムのプロパティに記録され、目的に応じてさまざまな種類があります。例えば、あるアイテムの難易度に関する情報を保存するリストを作成し、そのリストには以下の値を含めることができます。 ロー, 中と high.TAO の高度な検索機能では、これらの値を検索基準として使用することができます。したがって、たとえば、あるトピックについて初心者向けのテストを作成したい場合、レベルが次のように記述されている項目を検索することができます。 低い.さらに、複数の検索条件を入力することで、より具体的な項目を検索することができます。
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オンラインアセスメントでは、高品質のテストアイテムバンキングシステムを導入してテスト資料を作成することが不可欠です。テスト開発プロセスをより効率的にし、時間とコストを削減します。また、アイテムおよびテスト作成者の作業と、彼らが自由に使えるリソースの両方を整理することができます。
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