أثر شكل التوزيع لدرجات الطلبة على الاختبارات الوطنية في دقة تقدير دالة معلومات الفقرة وثبات الاختبار

Amjad Salem Mahmoud  Kreshan; Jihad Mohamed Mahmoud   Al-Anati

doi:10.35516/edu.v50i2 -S1.998

المؤلفون

Amjad Salem Mahmoud Kreshan Ministry of Education, Amman, Jordan https://orcid.org/0009-0000-0719-8521
Jihad Mohamed Mahmoud Al-Anati Department of Educational Psychology, College of Educational Sciences, University of Jordan https://orcid.org/0000-0001-8513-7679

DOI:

https://doi.org/10.35516/edu.v50i2%20-S1.998

الكلمات المفتاحية:

نظرية الاستجابة للفقرة، دالة معلومات الفقرة، ثبات الاختبار، شكل التوزيع للبيانات

الملخص

الأهداف: هدفت الدراسة إلى التحقق من أثر شكل التوزيع لدرجات الطلبة على الاختبارات الوطنية، في دقة تقدير دالة معلومات الفقرة، وثبات الاختبار في ضوء نظرية الاستجابة للفقرة.

المنهجية: اتّبعت الدراسة المنهج الوصفي المقارن، ولتحقيق هدف الدراسة تم اختيار عينة عشوائية مكونة من (12000) طالب وطالبة من مجتمع الدراسة الذي شمل جميع طلبة الصف الثامن الأساسي، الذين تقدموا للصورة الورقية للاختبار الوطني لضبط نوعية التعليم، في مباحث اللغة العربية، واللغة الإنجليزية، والرياضيات، والعلوم للعام الدراسي (2018/ 2019)، توزعت العينة على (12) مجموعة باختلاف شكل الالتواء (موجب، معتدل، سالب) بواقع (1000) طالب وطالبة لكل مجموعة. تم استخدام البرنامج الإحصائي (BILOG_MG3) لتحليل البيانات في ضوء نظرية الاستجابة للفقرة حسب النموذج ثلاثي المعلمة، حيث تم استخراج دالة معلومات الفقرة والخطأ المعياري لها باختلاف شكل التوزيع للبيانات، كما تم استخراج معاملات الثبات النظري والتجريبي.

النتائج: أظهرت النتائج أن قيم متوسط الخطأ المعياري للتقدير لدالة معلومات فقرات الاختبارات الوطنية كانت الأعلى في البيانات ذات الالتواء الموجب، و كانت قيم الثبات النظري والتجريبي للاختبارات الوطنية منخفضة في البيانات ذات الالتواء الموجب كما كانت الفروق بين متوسطات الخطأ للبيانات ذات التوزيع المعتدل مع البيانات موجبة وسالبة الالتواء دالة إحصائيًا في مواد اللغة العربية، واللغة الانجليزية، والرياضيات، في حين كانت الفروق غير دالة في مادة العلوم.

الخلاصة: توصي الدراسة بالاعتماد على دالة معلومات الاختبار كمعيار عند بناء الاختبارات الوطنية.

التنزيلات

بيانات التنزيل غير متوفرة بعد.

المراجع

Alwan, A. M., & Jasim, K. J. (2022). The Effect of the Difference in the Distribution of the Level of Ability that is Skeweded Positive for the Parameters of the Items of the Mental Ability Test According to the Item Response Theory. International Journal of Early Childhood Special Education, 14(1), 1150-1160.

Baker, F. B. (2001). The Basic Item Response Theory. ERIC.

Crocker, L., & Algina, J. (1986). Introduction to classical and modern test theory. Holt, Rinehart and Winston, 6277 Sea Harbor Drive, Orlando, FL 32887.‏

Corder, W. & Foreman, I. (2014). Nonparametric statistics A Step-by-Step Approach. (2nd ed.). Wiley.

Doran, H. C. (2005). The information function for the one-parameter logistic model: Is it reliability. Educational and Psychological Measurement, 65(5), 665-675.

Embretson, S. E., & Reise, S. P. (2013). Item response theory. Psychology Press.‏

Feldt, L. S. (1980). A test of the hypothesis that Cronbach’s alpha reliability coefficient is the same for two tests administered to the same sample. Psychometrika, 45(1), 99–105.

Hambleton, R. K., & Jones, R. W. (1994). Item Parameter Estimation Errors and Their Influence on Test Information Functions. Applied Measurement in Education, 7(3), 171–186.

Hambleton, R. & Swaminathan, H. (1985). Item Response Theory: Principles and Applications. Boston : Kluwer .

Hambleton, R. K., Swaminathan, H., & Rogers, H. J. (1991). Fundamentals of item response theory (Vol. 2). Sage.‏

Lord, F.M. (1980). Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Ngwane, F. F (2021). Effects of Item Parameter Distributions on Test Information Function. International Journal of Mathematics And its Applications, 9(1),41–50.

Oosterwijk, P. R., van der Ark, L. A., & Sijtsma, K. (2019). Using confidence intervals for assessing reliability of real tests. Assessment, 26(7), 1207-1216.

Sass, D. A., Schmitt, T. A., & Walker, C. M. (2008). Estimating Non-Normal Latent Trait Distributions within Item Response Theory Using True and Estimated Item Parameters. Applied Measurement in Education, 21(1), 65–88.

Yuan, K.-H., & Bentler, P. M. (2002). On robustness of the normal-theory based asymptotic distributions of three reliability coefficient estimates. Psychometrika, 67, 251-259.

Zimowski, M. F., Muraki, E., Mislevy, R. J., & Bock, R. D. (2003). BILOG-MG [computer software]. Lincolnwood, IL: Scientific Software International.‏