多くの教育者は、コンピュータ適応型テスト（CAT）とそれが生徒にもたらす利点を知っていますが、従来の慣れ親しんだ評価方法から一歩踏み出すのは難しいかもしれません。教師は、適応型テストをどのように設計し、実施すればよいのかわからず、自分の生徒にCATが適しているかどうかさえ疑問に思うかもしれません。
それは理解できるが、教師と生徒にとってCATの利点は、疑念を上回るものである。アダプティブ・テストでは、生徒の成績を正確に測定し、平均値だけでなく異常値も把握することで、教育者の時間を節約しながら、パーソナライズされた評価を行うことができます。
この記事では、アダプティブアセスメントを実施するための実証済みの戦略、すなわち、アイテムアダプティブテスト、テストレットアダプティブテスト、ブランチング（多段階アダプティブ）アセスメントについて見ていきます。これらのベストプラクティスを適用することで、教育者はすべての学習者のニーズを満たすスケーラブルなアセスメントを設計することができます。
キーテイクアウツ
- アダプティブテストは、個々の生徒の能力に合わせて問題を作成するため、生徒の成績をより正確でカスタマイズされた形で評価することができる。
- 各テストでさまざまな難易度の問題を使用することで、成績の良い生徒にも苦手な生徒にも効果的にチャレンジさせることができます。
- コンピュータアダプティブテストでは、項目レベル、生徒レベル、グループレベルのデータをモニターし、進捗状況や共通のニーズを把握することができます。
- アダプティブ・テストから得られるデータは、介入策、カリキュラム、教師のトレーニングに関する決定に役立つ。
テストレット、項目、分岐適応テストとは何か？
テストレットアダプティブ、アイテムアダプティブ、およびブランチアセスメントはすべてCATの一種であり、学生の過去の解答に基づいて連続した問題項目を調整します。アダプティブテストの主な利点の1つは、評価の精度を下げることなく、テスト時間を短縮できることです。テストは各生徒の能力に適応するため、従来のテスト方法と比較して、習熟度を判定するために必要な問題は少なくなります。
小テスト適応型評価は、個々の問題ではなく、グループ全体のレベルで受験者の成績に適応する問題群（小テスト）で構成されます。学生が各問題グループを解き終えると、コンピュータは学生の知識レベルに合った新しいテスト問題を提示します。 従来の直線的なテスト構成と比較すると、アダプティブテストレットは、スキルエリア、難易度、または題材によって問題セットを変えることができるため、テスト設計の柔軟性が高くなります。
一方、項目適応型評価は、個々の問題が解答された後に適応するため、受験者の習熟度を把握するために、より少ない問題に解答することを要求されることがよくあります。このアプローチはまた、きめ細かいコントロールを提供し、受験者の現在の能力レベルに合わせて評価を高度にパーソナライズします。当社の記事をご覧ください、 アダプティブ・アセスメント：どのような可能性がありますか？ をご覧ください。
多段階適応型とも呼ばれる分岐評価は、前の問題に対する解答によって決定される事前に定義された経路に基づいて問題を提示することで、学生のパフォーマンスに動的に適応します。例えば、テストは基礎的な事実に基づいた問題から始めることができます。生徒の回答に基づいて、評価はより高度な問題に進み、より高次の思考と主題の深い把握を要求することができます。
これらの適応的CATアプローチは、以下を目的としている。 評価プロセスの最適化より正確で信頼性の高い結果を導き出す、柔軟で効率的、かつパーソナライズされたテストを提供する。
コンピュータ適応型テストの利用法
1.評価内容を学習目標と一致させる
学区全体でアダプティブ・テストの規模を拡大するには、評価は学習目標に沿ったものでなければならない。こうすることで、テストの結果を生徒の達成度の指標として、また学区のパフォーマンスを評価する方法の両方として利用することができる。
さらに、学校制度が特定の基準、たとえばコモン・コア・ステート・スタンダード（CCSSs）に従っている場合、デジタル・リテラシーの要件は次のようになる。 デジタル・リテラシーの要件のようなプラットフォームは、教育基準を念頭に構築されている。TAOのようなプラットフォームは、教育基準を念頭に構築されているため、教師は自分たちのコースがこれらの基準を満たしていることを確認することができる。TAOの幅広いテクノロジー強化項目（TEI）は、生徒がデジタルメディアを戦略的に活用する能力を評価しながら、重要な教科概念の理解を示すのに、理想的です。
ベストプラクティス:コースや科目のコンピテンシーと学習目標を明確に定義することから始めましょう。各テスト項目は、特定のスキルをターゲットとして設計し、標準を包括的にカバーするためにカリキュラムマッピングツールの使用を検討してください。
2.幅広い難易度を確保
コンピュータアダプティブテストの主な利点の1つは、平均点付近だけでなく、極端な点における生徒の成績を把握できることである。しかし、そのためには、アダプティブ・テストのアイテムバンクには、以下のような幅広い難易度の問題が含まれていなければなりません。 幅広い問題の難易度.そうすることで、テストは上級学習者に挑戦させることができる一方、苦戦する可能性のある学習者には適切なレベルの問題を提供することができます。
覚えておいてください：アダプテ ィブテストの設計には、従来のテストよりも多くの項目が必要になるため、より多くの時間がかかる可能性があります。この追加作業は、生徒のニーズに対するより良い洞察という形で、また自動採点によって節約される時間という形で報われます。
ベストプラクティス:簡単な問題、中程度の問題、難しい問題からなるテストセットを作成する。各セットの中で、難易度を上げていくことで、能力の低い学生には基礎知識を示す機会を、能力の高い学生には習熟度を示す機会を提供する。
例えば、数学のテストでは、最初の小テストは基本的な代数学に焦点を当て、その後の小テストは生徒の成績に基づいて二次方程式や高度な微積分をテストするなど、複雑さを増していくかもしれません。こうすることで、高次と低次の思考を同じ尺度で評価することができます。
3.データを使って適応テストのロジックを改良する
適応テストは、次にどのテスト項目または問題を提示するかを決定するロジック（アルゴリズムまたは事前定義された分岐ルール）に依存します。これらのアルゴリズムの正確さと有効性は、学生の成績に関する質の高いデータに依存します。
ベストプラクティス： 定期的にテストシステムで作成されたデータを見直し、時間の経過とともにロジックを改善する。これには、生徒が異なる難易度レベルに誘導される頻度、テスト問題の難易度のバランスが取れているかどうか、アダプティブ・パスが生徒のサポートが必要な領域を正しく特定しているかどうかなどを分析することが含まれます。
4.長期的な進捗状況の追跡
TAOのようなプラットフォームを使えば、教育者は従来の評価よりも正確に生徒の進歩を追跡することができる。さらに 成績に対するより深い洞察TAOの分析機能により、教師や管理者は学習期間や学年を通した生徒の進歩を包括的に把握することができます。また、保護者とレポートを共有することを選択した場合、これらの分析結果は、より多くの家族の関与とフィードバックのための踏み台となります。
ベストプラクティス:生徒のデータを長期的に追跡できるシステムを導入する。これには、特定の学習目標に対する成績を長期にわたって測定すること、最初の評価と後の評価を比較すること、各生徒が到達した難易度レベルの進行を追跡することなどが含まれる。
例えば、最初は基礎的な問題に苦戦していた生徒が、後にアダプティブ・テストを通じて、より複雑なトピックに習熟していることを示した場合、これは明らかな向上を示している。このようなデータは、成功した教育戦略や介入策を特定しようとする教育者にとって、非常に貴重なものとなります。
5.即座に個別のフィードバックを提供する
TAOでアセスメントを設定する場合、教育者は次のことができます。 テストを設定するを設定し、採点による即時フィードバックを提供することができます。
コンピュータテストには自動採点が含まれているため、教師は各生徒の成績に応じたより詳細なフィードバックを準備し、共有する時間を持つことができます。タイムリーなフィードバックは、教材がまだ新鮮なうちに長所や改善点を特定することで、生徒の学習経験を大幅に向上させることができる。
ベストプラクティス:各試験または評価の後、生徒の成績について、良かった点、苦労した点、改善点を含む詳細な情報を提供する。生徒の成長または現在進行中の課題を示すために、以前の評価の成績と関連付けることによって、フィードバックをパーソナライズします。
例えば、生徒が特定の概念に一貫して苦戦している場合、システムは追加リソースを推奨したり、そのトピックに関する追加練習を提案したりすることができ、より的を絞った補習へのアプローチをサポートする。
6.指導上の洞察のためにグループレベルのデータをモニターする。
個々の生徒のデータは非常に重要ですが、クラス、学年、教育機関全体で生徒がどの程度学習目標を達成しているかを判断するためには、グループレベルのデータを分析することも不可欠です。TAOのようなEdTechプラットフォームは トレンドの特定を容易にします。可視化ツールやカスタムダッシュボードを利用することで、より簡単に傾向を把握することができます。
このようなグループレベルのデータは、管理者がすべての学生にとって公平で有益な評価を行うために不可欠です。教育機関は 教育機関は、包括的なデータ介入、資源の配分、カリキュラムの調整について、包括的なデータがあれば、より迅速で、より良い情報に基づいた決定を下すことができます。
ベストプラクティス:管理者は、アダプティブ・テストの集計データを利用して、生徒に共通する苦手分野を特定し、指導方法を改善するためのデータ主導型の洞察を教育者に提供すべきである。
例えば、ある特定の概念に苦戦している生徒の割合が多い場合、そのトピックを授業で再確認する必要があることを示しているのかもしれない。あるいは、教育者がその概念の教え方を調整するか、その概念に対応する補助教材を見つける必要があることを意味する場合もある。
ボトムライン
コンピュータアダプティブテストは、教育における個人別評価のための実用的で効率的なソリューションを提供します。テスト内容を学習目標と整合させ、幅広い出題難易度を確保し、パフォーマンスデータを用いて定期的にアプローチを改善することで、教育者はより正確でカスタマイズされた評価を作成することができます。
生徒の学習状況を長期的に追跡し、すぐにフィードバックを提供し、グループレベルのデータを分析するといったベストプラクティスは、学習のギャップを特定し、指導戦略をさらに強化するのに役立ちます。コンピュータアダプティブテストの実施にTAOを活用する方法については、以下の参考資料をご覧ください：
アダプティブテストのFAQ
- 分岐テストやアダプティブテストは従来のテストとどう違うのか？
従来のテストがすべての生徒に同じ問題セットを提示するのに対し、分岐テストやアダプティブテストは、生徒の成績に基づいて問題の難易度をリアルタイムで調整します。
- 適応テストはすべての教科に使えるのか？
そう、適応テストは、内容が段階的に難しくなるように構成されている限り、数学から国語まで、さまざまな教科に適用できる。
- 適応テストはどのように生徒の成果を向上させるのか？
各生徒の能力に合わせて評価をパーソナライズすることで、アダプティブテストは特定の長所と短所を特定する。
