差別指数計算機

識別指数は、上位層と下位層の受験者間で問題がどの程度区別できるかを判定することにより、テスト項目の質を評価するために使用されます。

歴史的背景

識別指数は、標準化テストの信頼性を向上させるために古典的テスト理論の一部として開発されました。これは、教材を習得した生徒と習得していない生徒を区別する上で、テスト項目が効果的であるかどうかを判定することに焦点を当てています。教育評価や心理測定において、テストパフォーマンスを評価するために広く使用されてきました。

計算式

識別指数は、次の式を使用して計算されます。

\[ D = \frac{\text{上位層の正答数} - \text{下位層の正答数}}{\text{受験者総数} \times 0.27} \]

ここで：

• 上位層の正答数 は、上位27%の受験者の正答数です。
• 下位層の正答数 は、下位27%の受験者の正答数です。
• 受験者総数 は、受験者全体の総数です。

計算例

上位層の正答数が30、下位層の正答数が10、受験者総数が100の場合：

\[ D = \frac{30 - 10}{100 \times 0.27} = \frac{20}{27} = 0.741 \]

このテスト項目の識別指数は0.741です。

重要性と使用例

識別指数は、教育者やテスト作成者が、優秀な生徒とそうでない生徒を区別する上で効果的な質問を特定するのに役立ちます。識別指数が高いほど、問題が適切に機能していることを示し、指数が負または低い場合は、問題が簡単すぎるか曖昧であることを示し、修正または削除が必要となる可能性があります。

よくある質問

1. 適切な識別指数値とは？

   • 適切な識別指数は、一般的に0.30～0.50の範囲です。0.50を超える値は優れているとみなされ、0.20を下回る値は項目の見直しが必要である可能性を示唆しています。

2. 負の識別指数は何を意味しますか？

   • 負の指数は、下位層の生徒が上位層の生徒よりも問題に正答した割合が高いことを意味します。これは、問題のある、または誤解を招く問題を示しています。

3. テスト項目の識別指数をどのように改善できますか？

   • 曖昧な問題を見直し、誘導選択肢（誤答選択肢）が妥当であることを確認し、評価される知識レベルに適切に合わせるように難易度を調整します。