The primary objective of the presen

The primary objective of the present paper was to exemplify the application of Standards 2.14, 2.15,
and 14.15, deriving and publishing the statistics recommended when cut scores are used for classifying students.
Twelve data sets were employed. Two software systems, Lertap 5 (Nelson, 2000), and BB-Class
(Brennan, 2004) were applied to the data sets in order to obtain the statistics wanted: estimates of (1) the
standard error of measurement at the cut score (CSEM), (2) classification consistency ( p0 ), and (3), the
value of the dependability index at the cut score (Φ(λ)). Results are presented above in Tables 1 and 3.It is hoped that the publication of these results will contribute to establishing basal data for others to
refer to. The twelve data sets represent the work of professional test developers in three areas of the world;
they are thought to be representative of present day practice.
A secondary objective was to investigate and experiment with the use of appropriate software. Prior
to this paper, Lertap 5 could be used to derive estimates of p0 and Φ(λ), but it did not have a facility for
reporting CSEMs, conditional standard error of measurement estimates. (Now it does.)
The TVAP program (Biddle, 2003) is a comprehensive system; its manual alone represents a solid
resource for developers and users of mastery tests. However, its use of Thorndike’s (1951) method of
deriving CSEMs would not be recommended unless sample size is sufficient to provide an adequate number
of results within each score interval.
Lertap computes its estimate of p0 using a method suggested by Peng and Subkoviak (1980), a
computational shortcut to Huyhn (1976). Hanson and Brennan (1990) found reason to question the adequacy
of the two-parameter beta binomial model which underpins Huyhn’s approach, finding that a four-parameter
model was superior in some cases. Brennan’s (2004) BB-Class program was used to look into this matter; it
was found that the Peng-Subkoviak estimates produced by Lertap were adequate as long as test score
distributions were free from clusters of scores at either end of the range.
The appendix provides an example of Lertap 5 control lines which would produce reports with
CSEM, p0 , and Φ(λ) estimates for a range of cut-score (“mastery=”) settings.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์หลักของกระดาษอยู่คือการ ใช้มาตรฐาน 2.14, 2.15, exemplifyและ 14.15 บริษัทฯ และเผยแพร่สถิติที่แนะนำเมื่อใช้ตัดคะแนนในประเภทนักเรียนชุดข้อมูล 12 ถูกจ้าง ระบบซอฟต์แวร์สอง Lertap 5 (เนลสัน 2000), และบีบีคลาส(Brennan, 2004) ที่ใช้กับชุดข้อมูลเพื่อให้ได้สถิติที่ต้องการ: ประเมิน (1) การข้อผิดพลาดมาตรฐานของการวัดที่ตัดคะแนน (CSEM), การจัดประเภท (2) ความสอดคล้อง (p0), และ (3), การค่าของดัชนี dependability ที่ตัดคะแนน (Φ(λ)) ผลลัพธ์จะแสดงข้างบนในตารางที่ 1 และ 3.หวังว่า ประกาศผลเหล่านี้จะนำไปสู่การสร้างข้อมูลโรคให้ผู้อื่นอ้างอิง ชุดข้อมูล 12 แสดงการทำงานของนักพัฒนามืออาชีพทดสอบในพื้นที่สามโลกพวกเขาจะคิดว่า เป็น ตัวแทนของการปฏิบัติปัจจุบันวัตถุประสงค์รองคือการ ตรวจสอบ และทดลองการใช้ซอฟต์แวร์ที่เหมาะสม ก่อนกระดาษนี้ Lertap 5 สามารถใช้ได้รับการประเมินของ p0 และΦ(λ) แต่มันไม่มีสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับรายงาน CSEMs เงื่อนไขข้อผิดพลาดมาตรฐานของการวัดประเมิน (ตอนนี้ไม่)โปรแกรม TVAP (Biddle, 2003) เป็นระบบที่ครอบคลุม ด้วยตนเองของคนเดียวหมายถึงของแข็งทรัพยากรสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้สามารถทดสอบ อย่างไรก็ตาม การของ Thorndike (1951) วิธีการบริษัทฯ CSEMs จะไม่แนะนำยกเว้นขนาดตัวอย่างเพียงพอเพื่อให้มีจำนวนเพียงพอผลลัพธ์ในแต่ละช่วงคะแนนLertap คำนวณการประเมินของ p0 ใช้วิธีแนะนำเปงและ Subkoviak (1980), การทางลัดที่คำนวณไป Huyhn (1976) แฮนสันและเบรนแนน (1990) พบเหตุผลคำถามเพียงพอรุ่นสองพารามิเตอร์เบต้าทวินามซึ่ง underpins วิธีของ Huyhn หาที่สี่พารามิเตอร์รูปแบบเหนือกว่าในบางกรณี ใช้ของเบรนแนน (2004) คลาส BB โปรแกรมให้ดูในเรื่องนี้ มันพบว่า ประเมินเป็ง Subkoviak ผลิต โดย Lertap ได้เพียงพอจึงเป็นทดสอบคะแนนการกระจายมีอิสระจากกลุ่มของคะแนนที่เป็นจุดสิ้นสุดของช่วงภาคผนวกให้ตัวอย่างของบรรทัดควบคุม Lertap 5 ที่จะทำรายงานด้วยประมาณ CSEM, p0 และΦ(λ)ในช่วงของการตัดคะแนน ("เป็นครู =") การตั้งค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์หลักของกระดาษในปัจจุบันคือการเป็นตัวอย่างการประยุกต์ใช้มาตรฐาน 2.14, 2.15,
14.15 และสืบมาและการเผยแพร่สถิติที่แนะนำเมื่อคะแนนตัดที่ใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่นักเรียน.
สิบสองชุดข้อมูลที่ถูกว่าจ้าง สองระบบซอฟต์แวร์ Lertap 5 (เนลสัน, 2000) และ BB-Class
(เบรนแนน, 2004) ถูกนำไปใช้กับชุดข้อมูลเพื่อให้ได้สถิติที่ต้องการ: การประเมิน (1)
ข้อผิดพลาดมาตรฐานของการวัดที่ตัดคะแนน ( Csem) (2) การจัดหมวดหมู่ความสอดคล้อง (p0) และ (3),
ค่าของดัชนีความเชื่อถือที่ตัดคะแนน (Φ (λ)) ผลการค้นหาจะนำเสนอข้างต้นใน 1 ตารางและ 3.It หวังว่าตีพิมพ์ผลงานเหล่านี้จะนำไปสู่การสร้างฐานข้อมูลเพื่อให้ผู้อื่น
อ้างถึง สิบสองชุดข้อมูลแทนการทำงานของนักพัฒนาทดสอบมืออาชีพในพื้นที่สามของโลก
ที่พวกเขามีความคิดที่จะเป็นตัวแทนของการปฏิบัติในวันนี้.
วัตถุประสงค์รองคือการตรวจสอบและการทดสอบด้วยการใช้ซอฟต์แวร์ที่เหมาะสม ก่อนที่
กระดาษนี้ Lertap 5 สามารถนำมาใช้จะได้รับการประเมิน p0 และΦ (λ) แต่มันไม่ได้มีสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับ
การรายงาน CSEMs, ข้อผิดพลาดมาตรฐานเงื่อนไขของประมาณการวัด (ตอนนี้มันจะ.)
โปรแกรม TVAP (เฮย์เวิร์ด, 2003) เป็นระบบที่ครอบคลุม; คู่มือคนเดียวหมายถึงของแข็ง
ทรัพยากรสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้จากการทดสอบการเรียนรู้ อย่างไรก็ตามการใช้ของ Thorndike ของ (1951) วิธีการ
ที่ได้รับ CSEMs จะไม่ได้รับการแนะนำเว้นแต่ขนาดของกลุ่มตัวอย่างจะเพียงพอที่จะให้เพียงพอกับจำนวน
ของผลภายในแต่ละช่วงคะแนน.
Lertap คำนวณประมาณการของ p0 โดยใช้วิธีการแนะนำโดย Peng และ Subkoviak (1980 ) ซึ่งเป็น
ทางลัดในการคำนวณเพื่อ Huyhn (1976) แฮนสันและเบรนแนน (1990) พบว่าไม่มีเหตุผลเพียงพอที่จะตั้งคำถาม
ของทั้งสองพารามิเตอร์แบบทวินามเบต้าซึ่งรมย์วิธี Huyhn ของการหาที่สี่พารามิเตอร์
รูปแบบได้ดีกว่าในบางกรณี เบรนแนน (2004) โปรแกรม BB-Class ถูกใช้ในการมองในเรื่องนี้ มัน
ก็พบว่าประมาณการ Peng-Subkoviak ผลิตโดย Lertap เพียงพอตราบเท่าที่คะแนนการทดสอบ
การแจกแจงเป็นอิสระจากกลุ่มของคะแนนที่ปลายทั้งสองของช่วง.
ภาคผนวกให้ตัวอย่างของ Lertap 5 สายควบคุมซึ่งจะผลิตรายงานที่มี
Csem, p0 และΦ (λ) ประมาณการสำหรับช่วงของการตัดคะแนน ("การเรียนรู้ =") การตั้งค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์หลักของกระดาษในปัจจุบัน คือ ยกตัวอย่างการประยุกต์ใช้มาตรฐาน 2.14 2.15 ,
14.15 และการเผยแพร่และใช้สถิติที่แนะนำเมื่อคะแนนตัดใช้เพื่อจัดกลุ่มนักเรียน ชุดข้อมูล
12 งาน สองซอฟต์แวร์ระบบ lertap 5 ( เนลสัน , 2000 ) และ
คลาส BB ( เบรน , 2004 ) ที่ใช้ในชุดข้อมูล เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ต้องการ :ประมาณ ( 1 )
ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการวัดที่ตัดคะแนน ( csem ) , ( 2 ) การจำแนกความสอดคล้อง ( PO ) และ ( 3 ) , ค่าดัชนีความเชื่อถือได้
ที่ตัดคะแนน ( Φ ( λ ) ผลลัพธ์ที่ได้จะแสดงในตารางที่ 1 และ 3 ข้างต้น หวังเป็นอย่างยิ่งว่า การประกาศของผลลัพธ์เหล่านี้จะส่งผลต่อการสร้างข้อมูลพื้นฐานสำหรับคนอื่น

หมายถึงข้อมูล 12 ชุดแสดงการทํางานของนักพัฒนาทดสอบมืออาชีพ พื้นที่ 1 ใน 3 ของโลก ;
พวกเขามีความคิดที่จะเป็นตัวแทนของการปฏิบัติในปัจจุบัน
วัตถุประสงค์รองเพื่อศึกษาและทดลองใช้ซอฟต์แวร์ที่เหมาะสม ก่อนที่
กระดาษนี้ lertap 5 อาจจะเคยได้รับการประเมิน และΦ ( λด้วย ) แต่มันไม่ได้มีสถานที่สำหรับการรายงาน csems
,ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการวัดประเมินเงื่อนไข . ตอนนี้ ( มัน )
โปรแกรม tvap ( เฮย์เวิร์ด , 2003 ) เป็นระบบที่ครอบคลุม คู่มือของคนเดียวเป็นทรัพยากรที่เป็นของแข็ง
สำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้แบบทดสอบการเรียนรู้ . อย่างไรก็ตาม การใช้วิธีของธอร์นไดค์ ( 1951 )
4 csems จะไม่แนะนำถ้าขนาดตัวอย่างไม่เพียงพอที่จะให้
เลขที่อย่างเพียงพอผลคะแนนในแต่ละช่วง .
lertap คำนวณประมาณของ PO โดยใช้วิธีที่แนะนำโดยเปง และ subkoviak ( 1980 ) ,
ลัดคอมพิวเตอร์เพื่อ huyhn ( 1976 ) แฮนสันและ เบรน ( 1990 ) พบเหตุผลที่จะถามความเพียงพอ
ของทั้งสองพารามิเตอร์ Beta แบบรุ่นที่สนับสนุนแนวทางของ huyhn , พบว่าแบบจำลองสี่พารามิเตอร์
ก็เหนือกว่าในบางกรณีเบรนแนน ( 2004 ) โปรแกรมเรียน BB ใช้ดูในเรื่องนี้ ;
พบว่าเปง subkoviak ประมาณการผลิตโดย lertap ได้เพียงพอเท่าที่ทดสอบการแจกแจงคะแนน
ได้ฟรีจากกลุ่มของนักเรียนที่จบช่วง
ไส้ติ่งให้ตัวอย่างของ lertap 5 สายควบคุมซึ่งจะผลิต รายงานด้วย csem P0
, ,และ Φ ( λ ) ประมาณการสำหรับช่วงของคะแนนตัด ( Mastery =
" ) การตั้งค่า