Ứng dụng phần mềm SPSS để đánh giá chất lượng câu hỏi trắc nghiệm khách quan nhiều lựa chọn

Chia sẻ: Y Y | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

27
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

To define the quality of tests is a difficult problem in current education. Many evaluating methods have been introduced, but they are too complicated for many teachers. This paper proposes to use SPSS software to define the quality of tests.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng phần mềm SPSS để đánh giá chất lượng câu hỏi trắc nghiệm khách quan nhiều lựa chọn

JOURNAL OF SCIENCE OF HNUE Educational Sci., 2007,V.52, No 6, pp.3-10 ÙNG DÖNG PHN MM SPSS NH GI CHT L×ÑNG CU HÄI TRC NGHIM KHCH QUAN NHIU LÜA CHÅN Tr¦n Trung Ninh v Nguy¹n Thà Nga Tr÷íng HSP H Nëi 1. Mð ¦u Hi»n nay, nhi·u mæn håc ð phê thæng câ sû döng trc nghi»m kh¡ch quan trong kiºm tra, ¡nh gi¡ nh÷ Ngo¤i ngú, Vªt lþ, Sinh håc v Hâa håc. Khi sû döng trc nghi»m, ¡nh gi¡ ch§t l÷ñng c¥u häi trc nghi»m l mët v§n · phùc t¤p. Câ nhi·u mæ h¼nh ¡nh gi¡ ch§t l÷ñng c¥u häi trc nghi»m, tuy nhi¶n mæ h¼nh ¡p ùng c¥u häi cõa RACH l thæng döng hìn c£ [1]. Mæ h¼nh n y ch¿ ¡nh gi¡ c¥u häi trc nghi»m v· ë khâ v kh£ n«ng ¡p ùng c¥u häi cõa nguíi håc v cho bi¸t c¥u häi câ ë khâ trung b¼nh l tèt nh§t v cho mët d£i ph¥n bè iºm rëng. M°t kh¡c, c¡c k¸t qu£ kiºm tra, ¡nh gi¡ hi»n nay chõ y¸u º x¸p lo¤i håc sinh m ch÷a ÷ñc sû döng º ph¥n t½ch c¡c thæng tin ph£n hçi, do â ch÷a tªn döng ÷ñc th¸ m¤nh cõa trc nghi»m kh¡ch quan trong vi»c i·u ch¿nh k¸ ho¤ch d¤y håc. º gióp cho cæng vi»c ph¥n t½ch ch§t l÷ñng c¥u häi trc nghi»m kh¡ch quan d¤ng nhi·u lüa chån ÷ñc nhanh châng v thuªn ti»n chóng tæi xin giîi thi»u c¡ch sû döng ph¦n m·m SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Ph¦n m·m SPSS [2] l mët ph¦n m·m xû lþ sè li»u thèng k¶ chuy¶n döng hé trñ r§t t½ch cüc khi t½nh ë khâ, ë ph¥n bi»t cõa c¥u häi trc nghi»m v °c bi»t l r§t húu ½ch khi ¡nh gi¡ ch§t l÷ñng cõa tøng c¥u ¡p ¡n d¤ng trc nghi»m nhi·u lüa chån. Nhí SPSS, méi th¦y, cæ ·u câ thº tü ¡nh gi¡ ch§t l÷ñng c¥u häi trc nghi»m cõa m¼nh trong qu¡ tr¼nh d¤y håc v câ thº tü x¥y düng bë trc nghi»m phò hñp, câ ch§t l÷ñng cao. èi vîi Hâa håc [3], công nh÷ c¡c mæn håc kh¡c, sau khi håc sinh l m b i kiºm tra, th¦y, cæ ch§m iºm v sû döng k¸t qu£ n y º ph¥n t½ch l¤i c¡c c¥u häi trc nghi»m theo SPSS tø â t½nh ÷ñc c¡c ch¿ sè v· ë khâ, ë ph¥n bi»t, tø â ¡nh gi¡ ch§t l÷ñng cõa tøng c¥u häi. 2. Ph¦n m·m SPSS sû döng º ph¥n t½ch, ¡nh gi¡ c¥u häi trc nghi»m B÷îc 1: C i °t Cho ¾a ch÷ìng tr¼nh v o ê ¾a CD. N¸u khæng tü ëng c i °t ta mð mycomputer/ mð ê ¾a CD (F)/ Setup/ OK º m¡y tü ëng c i °t. Sau khi c i °t, ph¦n m·m câ ÷íng d¨n Start /SPSS/ SPSS for windows. B÷îc 2: Nhªp sè li»u 3
Tr¦n Trung Ninh v Nguy¹n Thà Nga 1. Khai b¡o c¡c bi¸n v t¶n bi¸n - M n h¼nh qu£n lþ bi¸n (variables view) l nìi qu£n lþ c¡c bi¸n còng vîi c¡c thæng sè li¶n quan ¸n bi¸n. Trong m n h¼nh n y méi h ng tr¶n m n h¼nh qu£n lþ mët bi¸n, v méi cët thº hi»n c¡c thæng sè li¶n quan ¸n bi¸n â. - T¶n bi¸n (name): L t¶n ¤i di»n cho bi¸n nh÷ : Håc sinh, tr÷íng, c¥u häi 1, 2. . . , têng iºm, t¶n bi¸n n y s³ ÷ñc hi¹n thà tr¶n ¦u méi cët trong m n h¼nh dú li»u. - Lo¤i bi¸n (type): Thº hi»n d¤ng dú li»u thº hi»n trong bi¸n. Kiºu bi¸n th÷íng chån kiºu Numeric l kiºu sè. - Sè l÷ñng con sè hiºn thà cho gi¡ trà (Width): Gi¡ trà ÷ñc ph²p hi¹n thà bao nhi¶u con sè. - Sè l÷ñng con sè sau d§u ph©y ÷ñc hi¹n thà (Decimals) - Nh¢n cõa bi¸n (label): T¶n bi¸n ch¿ ÷ñc thº hi»n tâm tt b¬ng kþ hi»u, nh¢n cõa bi¸n cho ph²p n¶u rã hìn v· þ ngh¾a cõa bi¸n. - Gi¡ trà trong bi¸n (Values): Cho ph²p khai b¡o c¡c gi¡ trà trong bi¸n vîi þ ngh¾a cö thº (nh¢n gi¡ trà) V½ dö : °t Label cõa Bi¸n C¥u1 l C1 Values chån d§u ð gâc æ s³ hi»n ra b£ng Values label °t Values =1 ùng vîi label = A ta se ÷ñc 1 = A Values =2 ùng vîi label = B ta s³ ÷ñc 2 = B Values =3 ùng vîi label = C ta s³ ÷ñc 3 = C Values =4 ùng vîi label = D ta s³ ÷ñc 4 = D - Gi¡ trà khuy¸t (Missing): Do thi¸t k¸ b£ng c¥u häi câ mët sè gi¡ trà ch¿ mang t½nh ch§t qu£n lþ, khæng câ þ ngh¾a ph¥n t½ch, º lo¤i bä c¡c bi¸n n y ta c¦n khai b¡o nâ nh÷ l gi¡ trà khuy¸t (user missing). SPSS m°c ành gi¡ trà khuy¸t (system missing) l mët d§u ch§m v tü ëng lo¤i bä c¡c gi¡ trà n y ra khäi c¡c ph¥n t½ch thèng k¶ (v½ dö: t¶n håc sinh, t¶n tr÷íng). -K½ch th÷îc cët (columns): Cho ph²p khai b¡o ë rëng cõa cët - V½ tr½ (align): Và tr½ hiºn thà c¡c gi¡ trà trong cët (ph£i, tr¡i, giúa) - D¤ng thang o (measures): Hiºn thà d¤ng thang o cõa gi¡ trà trong bi¸n 2. Nhªp sè li»u - Sau khi °t xong c¡c y¶u c¦u cho bi¸n chån cûa sê Data view º bt ¦u nhªp c¡c sè li»u cho bi¸n. - M¢ hâa c¡c dú li»u tr÷îc khi nhªp + T¶n håc sinh ÷ñc m¢ hâa b¬ng c¡c sè : 1,2,3,4. . . - M n h¼nh qu£n lþ dú li»u (data view) l nìi l÷u trú dú li»u nghi¶n cùu vîi mët c§u tróc cì sð dú li»u bao gçm cët, h ng v c¡c æ giao nhau giúa cët v h ng + Cët (Column): ¤i di»n cho bi¸n quan s¡t l c¡c c¥u häi. Méi cët s³ chùa üng t§t c£ c¡c c¥u tr£ líi cõa c¡c håc sinh trong mët c¥u häi ÷ñc thi¸t k¸ trong b£ng c¥u häi + H ng (Row): ¤i di»n cho mët tr÷íng hñp quan s¡t (mët håc sinh), câ bao nhi¶u håc sinh l m b i th¼ ta s³ câ b§y nhi¶u h ng. Méi h ng chùa üng t§t c£ nhúng c¥u tr£ líi (thæng tin) cõa mët håc sinh. 4
Ùng döng ph¦n m·m SPSS º ¡nh gi¡ ch§t l÷ñng c¥u häi trc nghi»m kh¡ch quan nhi·u lüa chån + Æ giao nhau giúa cët v h ng (cell): Chùa üng mët k¸t qu£ tr£ líi t÷ìng ùng vîi c¥u häi c¦n kh£o s¡t (bi¸n) v mët èi t÷ñng tr£ líi cö thº (tr÷íng hñp quan s¡t) B÷îc 3 : Xû lþ sè li»u - T½nh ë khâ : k = T l» håc sinh tr£ líi óng c¥u häi /têng sè håc sinh tham gia tr£ líi ë khâ ch½nh l t l» ph¦n tr«m sè ng÷íi tr£ líi óng c¥u häi. + N¸u 0 ≤ k ≤ 0, 2 l c¥u häi r§t khâ c¦n xem l¤i ho°c dòng thªn trång. + N¸u 0, 2 < k ≤ 0, 4 : C¥u häi khâ + N¸u 0, 4 < k ≤ 0, 6: C¥u häi trung b¼nh + N¸u 0, 6 < k ≤ 0, 8: C¥u häi d¹ + N¸u 0, 8 < k ≤ 1 : C¥u häi qu¡ d¹ c¦n xem l¤i ho°c dòng thªn trång. Ta s³ xem x²t t¦n sè c¡c c¥u tr£ líi cõa méi c¥u häi b¬ng c¡ch: + Tr¶n thanh cæng cö chån Alalyze / Descriptive Statistics/Frequencis /Chån c¥u häi c¦n t½nh t l» c¡c ¡p ¡n rçi nh§n môi t¶n /OK. 5
Tr¦n Trung Ninh v Nguy¹n Thà Nga K¸t qu£ thu ÷ñc l t¦n su§t cõa c¡c ¡p ¡n A, B, C, D cõa c¥u häi lüa chån v½ dö c¥u 22 : C22 ¡p ¡n cõa c¥u häi n y l D. ë khâ cõa c¥u häi l 60,4% hay 0,64. - T½nh ë ph¥n bi»t v ph¥n t½ch c¡c ph÷ìng ¡n lüa chån cõa c¥u häi ë ph¥n bi»t cõa c¥u häi ÷ñc t½nh: (N1 − N2 ) P = n ( −1 ≤ P ≤ 1 ) + N1 : sè håc sinh trong nhâm iºm cao tr£ líi óng +N2 : sè håc sinh trong nhâm iºm th§p tr£ líi óng + n l sè håc sinh tr£ líi cõa méi nhâm (N1 = N2 = n = 25 - 35 % têng sè håc sinh tr£ líi ) ë ph¥n bi»t cõa ph÷ìng ¡n óng c ng d÷ìng th¼ c¥u häi â c ng câ ë ph¥n bi»t cao ë ph¥n bi»t cõa ph÷ìng ¡n nhi¹u c ng ¥m th¼ c¥u nhi¹u â c ng nhû ÷ñc nhi·u håc sinh k²m lüa chån. + P ≥ 0, 4: C¥u häi câ ë ph¥n bi»t r§t tèt + 0, 3 ≤ P < 0, 4 : Kh¡ tèt nh÷ng câ thº l m cho tèt hìn + 0, 2 ≤ P < 0, 3 : T¤m ÷ñc, câ thº c¦n ph£i ho n ch¿nh + P < 0, 2 : ë ph¥n bi»t k²m, c¦n lo¤i bä hay sûa chúa l¤i cho tèt hìn. Ta câ thº th§y ë ph¥n bi»t cõa c¥u häi ch½nh l hi»u sè giúa ë khâ cõa nhâm iºm cao v ë khâ cõa nhâm iºm th§p. + Düa v o iºm sè chia håc sinh th nh nhâm : nhâm iºm cao hìn v nhâm iºm th§p hìn , méi nhâm gçm 30 % sè håc sinh tr£ líi. Chån tr¶n thanh cæng cö Data/Sort cases / iºm / OK. Sau khi iºm ¢ ÷ñc sp x¸p l¤i ta l§y ra hai nhâm: nhâm iºm cao (Dc) v nhâm iºm th§p (Dt). 6
Ùng döng ph¦n m·m SPSS º ¡nh gi¡ ch§t l÷ñng c¥u häi trc nghi»m kh¡ch quan nhi·u lüa chån - Ta thi¸t lªp hai bi¸n mîi l nhâm iºm cao v nhâm iºm th§p b¬ng c¡ch chån transform/recode into different variables v ta câ hëp tho¤i nh÷ h¼nh sau: Sû döng ph÷ìng ph¡p recode v o mët bi¸n mîi, çng thíi ta công v¨n l÷u giú ÷ñc bi¸n cô vîi c¡c gi¡ trà m¢ hâa tr¶n cì sð dú li»u ban ¦u. Vi»c m¢ hâa l¤i c¡c gi¡ trà v o trong mët bi¸n mîi ÷ñc thüc hi»n qua c¡c b÷îc sau: - Chuyºn t¶n bi¸n Diem c¦n ành l¤i gi¡ trà v o trong hëp tho¤i variables. Khai b¡o t¶n bi¸n mîi Dcv nh¢n bi¸n mîi s³ chùa c¡c gi¡ trà vøa ÷ñc m¢ hâa l¤i trong hëp tho¤i Output variable. Nh§n thanh change º x¡c nhªn sü kh¡i b¡o n y. - Nh§n v o cæng cö If and Old and New Values Old value dòng º khai b¡o gi¡ trà cô c¦n chuyºn êi ta chån to n bë c¡c gi¡ trà n o â trong bi¸n(All other values). New value dòng º khai b¡o gi¡ trà mîi s³ thay th¸ cho gi¡ trà cõ t÷ìng ùng chån coppy. Nh§n thanh Add º l÷u sü chuyºn êi n y. - ành l¤i gi¡ trà cõa c¡c gi¡ trà cõa bi¸n Dc v Dt câ i·u ki»n k±m theo, ta câ thº dòng cæng cö if º ành ra c¡c i·u ki»n cho l»nh recode. Hëp tho¤i If Cases nh÷ h¼nh -Trong hëp tho¤i If Cases, chån l»nh include if case satisfies condition º x¡c ành c¡c i·u ki»n trong vi»c ành l¤i gi¡ trà cõa bi¸n. Chuyºn t¶n bi¸n Dc c¦n ành l¤i c¡c gi¡ trà v o hëp tho¤i b¶n ph£i v nh§n tø b n ph½m >= 7/ Continue/ OK ta ÷ñc mët bi¸n mîi Dc gçm c¡c håc sinh câ sè iºm >= 7. Thüc hi»n t÷ñng tü ta câ bi¸n Dt gçm c¡c Hs câ iºm sè < =5 . (N¸u iºm ph¥n c¡ch chia håc sinh th nh nhâm iºm cao iºm th§p câ thº thay êi tuý b i ) - Lªp b£ng t¦n su§t hai chi·u giúa nhâm iºm cao v c¡c ¡p ¡n, nhâm iºm th§p 7
Tr¦n Trung Ninh v Nguy¹n Thà Nga v c¡c ¡p ¡n. Tr¶n thanh cæng cö chån Analyze/ Descriptive Statistic / Crosstab C¡c bi¸n trong tªp dú li»u ÷ñc hiºn thà b¶n hëp b¶n tr¡i. Chån c¡c bi¸n h ng ÷a v o hëp Row(s) l nhâm iºm cao v nhâm iºm th§p Dc v Dt. C¡c bi¸n cët ÷a v o hëp Column(s) l c¡c c¥u häi. Ta düa v o k¸t qu£ cõa hai b£ng º ph¥n t½ch mët sè tr÷íng hñp ¡ng chó þ sau: Gi£ sû câ 100 b i l m cõa håc sinh, nhâm iºm cao gçm 30 em v nhâm iºm th§p gçm 30 em. H¼nh 1: Mæ h¼nh tèt cõa c¡c ph÷ìng ¡n tr£ líi ë khâ v ë ph¥n bi»t cõa c¥u häi l tèt. C¡c ph÷ìng ¡n tr£ líi sai (A, C, D) ·u ÷ñc nhi·u håc sinh nhâm iºm th§p lüa chån hìn nhâm iºm cao. C¥u häi ¢ thüc hi»n ÷ñc tèt chùc n«ng. H¼nh 2: Ph÷ìng ¡n nhi¹u ch÷a h§p d¨n Sü lüa chån cõa håc sinh cho th§y c¦n ph£i xem l¤i ¡p ¡n B º x¡c ành t½nh hñp lþ cõa nâ so vîi c¥u d¨n. Câ thº lo¤i luæn ph÷ìng ¡n â n¸u g¦n nh÷ t§t c£ c¡c håc sinh ·u nhªn th§y c¥u â l sai ho°c thay th¸ b¬ng mët ph÷ìng ¡n mîi hay sûa chúa l¤i cho h§p d¨n hìn. Lüa chån cõa håc sinh cho th§y c¥u häi n y câ c¡c ¡p ¡n mì hç giúa B v C håc sinh khâ lüa chån, gi¡o vi¶n c¦n xem l¤i c¥u nhi¹u k²m ch§t l÷ñng ho°c công câ thº c¥u 8
Ùng döng ph¦n m·m SPSS º ¡nh gi¡ ch§t l÷ñng c¥u häi trc nghi»m kh¡ch quan nhi·u lüa chån H¼nh 3: C¥u tr£ líi mì hç, khæng rã r ng d¨n khæng rã r ng l m håc sinh d· nh¦m l¨n. Gi¡o vi¶n c¦n so¤n l¤i c¥u häi º £m b£o ch¿ câ mët ¡p ¡n óng. H¼nh 4: C¥u häi câ ¡p ¡n sai Mët l÷ñng lîn håc sinh lüa chån mët ph÷ìng ¡n sai cö thº l C. Gi¡o vi¶n c¦n kiºm tra l¤i ¡p ¡n ÷a ra xem D hay B l ¡p ¡n óng cõa c¥u häi. H¼nh 5: C¥u häi câ thº o¡n ng¨u nhi¶n Lüa chån cõa håc sinh cho th§y sü ph¥n v¥n cõa håc sinh khi lüa chån, nhi·u ph÷ìng ¡n câ v´ hñp lþ vîi håc sinh nhâm tr¶n, câ thº HS ¢ düa tr¶n sü phäng o¡n ng¨u nhi¶n. C¡c ph÷ìng ¡n ·u câ thº óng ho°c sai h¸t. Gi¡o vi¶n c¦n ph£i xem x²t mæ h¼nh c¥u tr£ líi cõa nhâm tr¶n chù khæng ph£i nhâm d÷îi º t¼m nhúng c¥u m håc sinh ang dü o¡n ng¨u nhi¶n. Dü o¡n ng¨u nhi¶n cõa nhúng håc sinh kh¡ nh§t câ thº l d§u hi»u cõa sü ph¥n v¥n v· · b i cõa håc sinh. Vi»c o¡n ng¨u nghi¶n l m t«ng léi o ¤c v o iºm sè v l m gi£m gi¡ trà ë tin cªy cõa · thi. 3. Sû döng k¸t qu£ ph¥n t½ch sè li»u Chóng tæi ¢ sû döng ph¦n m·m SPSS º ph¥n t½ch, ¡nh gi¡ ch§t l÷ñng 500 c¥u häi v b i tªp trc nghi»m kh¡ch quan nhi·u lüa chån ph¦n d¨n xu§t cõa hyrocacbon 9
Tr¦n Trung Ninh v Nguy¹n Thà Nga trong ch÷ìng tr¼nh Hâa håc 11 ban n¥ng cao qua c¡c b i kiºm tra t¤i ba tr÷íng THPT cõa H Nëi. Sau khi thüc nghi»m s÷ ph¤m chóng tæi ¢ i·u ch¿nh l¤i mët sè c¥u häi v ¡p ¡n ch÷a ho n ch¿nh. 4. K¸t luªn Ph¦n m·m SPSS cho ph²p ¡nh gi¡ nhanh, ch½nh x¡c c¡c ch¿ sè quan trång cõa c¥u häi trc nghi»m kh¡ch quan nhi·u lüa chån l ë khâ v ë ph¥n bi»t. Nh÷ vªy n¸u méi th¦y, cæ ·u câ thº sû döng ph¦n m·m SPSS trong ph¥n t½ch k¸t qu£ kiºm tra trc nghi»m d¤ng nhi·u lüa chån s³ n¥ng cao ch§t l÷ñng cõa méi c¥u häi trong bë trc nghi»m cõa mæn håc, qua â n¥ng cao ch§t l÷ñng d¤y håc. TI LIU THAM KHO [1]. D÷ìng Thi»u Tèng, Trc nghi»m v o l÷íng th nh qu£ håc tªp, Nxb ¤i håc Quèc gia th nh phè Hç Ch½ Minh, 1995 [2]. Vô V«n Huy, Vô Thà Lan, Ho ng Trång, Ùng döng SPSS cho WINDOWS º xû lþ v ph¥n t½ch dú ki»n nghi¶n cùu, Nxb Khoa håc v Kÿ thuªt 1997 [3]. Nguy¹n Xu¥n Tr÷íng, C¡ch bi¶n so¤n v tr£ líi c¥u häi trc nghi»m mæn Hâa Håc ð tr÷íng phê thæng, Nxb Gi¡o döc, H Nëi, 2007 ABSTRACT To apply soft ware in evaluating the tests of multiple answers. To define the quality of tests is a difficult problem in current education. Many evaluating methods have been introduced, but they are too complicated for many teachers. This paper proposes to use SPSS software to define the quality of tests. Feedback can serve in improving learning-teaching procedures in teaching Chemistry. 10