信頼と妥当性の鍵!テスト成功のための秘訣【ChatGPT統計解析】
テストの妥当性を高めるためには、測定道具の信頼性が重要であり、これが妥当性の基礎となる。到達度テストにおいては、スキルと内容の両方を確認するために仕様表を用いる。テストの開発では、誤差を減らし、項目数を増やすことで信頼性を向上させる。また、テストが意図したスキルや内容を正確に測定しているかの確認、項目の見直し、大規模な受検者を基にしたテストの開発が重要である。さらに、テストの品質を保証するためには、事前テストを行い、指示の明瞭さや使いやすさを評価する必要がある。これらの手法により、テストの信頼性と妥当性の両方を高めることができる。
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妥当性を高める方法
テストの信頼性を高める方法は、かなり明快です。
つまり、特性による誤差や方法による誤差を減らすこと、測定道具における項目数を増やすことです。
テストの妥当性を高めるには、これほど明快にはいきませんが、興味深いことに、測定道具の信頼性を変化させることと密接に関連しています。
テストの妥当性を高めるため、以下の方略を考えてみましょう。
まず始めに、信頼性を高めても必ずしも妥当性は高くならないが、信頼性は妥当性の重要な前提条件です。
そこで、テストが信頼性を有するようにすべきです。
低い信頼性係数は、妥当性の上限を抑制することになります。
逆に言えば、信頼性が高いほど、妥当性を高める余地が増えることになります。
2つ目に、テストしていることが、テストしたいことであるかを確認することです。
到達度テストの領域では、仕様表が用いられることがあります。
仕様表の活用
仕様表は、2つの軸から構成されます。
1つはスキルを定義し、もう1つは内容を定義します。
すべきことは、新しく作成された項目が、スキル(例えば記憶)と内容(たとえば元素周期表)を共にきちんと反映しているかを確認することです。
3つ目に、もしテストが望むように機能していないと思われるなら、テストが測定しようとしている内容、構成概念、スキルを確かにとらえるよう、項目を見直すことです。
4つ目に、信頼性と同様、大規模な受検者にもとづいてテストを開発することが、測定する内容や構成概念をよりよく反映する、より焦点化された、より正確な項目を作るのに役立ちます。
受検者が多彩であるほど、改訂によって、測定しようとしているスキル、能力、知識が、開発された項目に反映されている可能性が高くなります。
最後に、どんなテスト、尺度、測定道具、そして、他の種類の結果の測度についても、事前テストをして、「よい」テストの品質が備わっているか確認すべきです。
これには、指示の明瞭さ、使いやすさ、さまざまな受検者にとってのアプローチのしやすさ、わかりやすさが含まれます。
これらいずれの要因についても、その欠如が、信頼性を低め、妥当性を限定してしまうことにつながりうるのです。
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