เอกสารฉบับนี้ให้ข้อมูลที่ครอบคลุมเกี่ยวกับรายงานการวิเคราะห์แบบทดสอบและข้อสอบใหม่ พร้อมทั้งการคำนวณที่เกี่ยวข้อง รายงานประกอบด้วยสองส่วนหลัก ได้แก่ การวิเคราะห์แบบทดสอบ และการวิเคราะห์ข้อสอบ ซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่อไปนี้:
- สรุปผลการทำแบบทดสอบโดยรวม:นำเสนอภาพรวมของสถิติแบบทดสอบ ช่วยให้ผู้ดูแลระบบและผู้สอนเข้าใจประสิทธิภาพโดยรวมของนักเรียนได้อย่างรอบด้าน
- สถิติของสินค้าแต่ละรายการ:แสดงสถิติสำหรับแต่ละรายการในรูปแบบคำถามแยกต่างหาก
- ความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละข้อกับคะแนนรวมของแบบทดสอบ:ช่วยประเมินว่ารายการนั้น ๆ มีส่วนช่วยในการวัดตัวแปรพื้นฐานที่กำลังประเมินได้ดีเพียงใด
สถิติหลายอย่างที่กล่าวถึงนั้นมีค่าแนะนำเพื่อช่วยให้เข้าใจว่าควรพิจารณาอะไรบ้าง อย่างไรก็ตาม ในแง่ของการวิเคราะห์รายการ ไม่มีคำตอบหรือช่วงค่าใดที่ตายตัวสำหรับการกำหนดความถูกต้องหรือผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ สถาบันของคุณอาจใช้ช่วงค่าที่แตกต่างกันในการประเมินตัวชี้วัดบางอย่าง
ข้อมูลที่ไม่รวมอยู่ในรายงานการวิเคราะห์แบบทดสอบและข้อสอบ
รายงานการวิเคราะห์แบบทดสอบและข้อสอบเป็นรายงานที่จัดทำขึ้นตามคำขอรายงานฉบับนี้รวบรวมคำตอบที่ได้รับจนถึงจุดที่จัดทำรายงาน อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ส่งเข้ามามีดังต่อไปนี้ไม่สิ่งที่รวมอยู่ในรายงานการวิเคราะห์แบบทดสอบและข้อสอบ:
- ผลงานที่ยังไม่ได้รับการประเมินโดยระบบตรวจให้คะแนนอัตโนมัติ
- การลองทำแบบทดสอบหลายครั้ง
- บันทึก:รายงานนี้จะแสดงเฉพาะผลการทำแบบทดสอบครั้งสุดท้ายเท่านั้น
- คำถามที่ยังไม่ได้รับการตรวจให้คะแนนอย่างน้อยครึ่งหนึ่งของจำนวนคำถามทั้งหมดที่ส่งมา
- หมายเหตุ:
- คำถามที่เหลือจะถูกคัดกรองอีกครั้งเพื่อไม่ให้รวมคำตอบที่มีคำถามที่ไม่ได้ให้คะแนน
- คะแนนสูงสุดที่เป็นไปได้สำหรับแบบทดสอบจะถูกลดลงเพื่อให้ตรงกับจำนวนคะแนนของคำถามที่รวมอยู่ในรายงาน
- การส่งงานที่เพิ่มโดยอาจารย์ผู้สอนเมื่อดูตัวอย่างแบบทดสอบหรือในมุมมองของนักเรียน
กฎระเบียบเกี่ยวกับการรายงานผลการวิเคราะห์แบบทดสอบและข้อสอบ
ข้อมูลในรายงานอาจแสดงผลแตกต่างกันไปเนื่องจากกฎต่อไปนี้:
- ในบางสถานการณ์ ตัวชี้วัดบางอย่างไม่สามารถคำนวณได้จากข้อมูลที่มีอยู่ ในกรณีเหล่านี้ ตัวชี้วัดจะแสดง “N/A” (ไม่สามารถใช้ได้) แทนค่า ตัวอย่างเช่น หากคำถามทั้งหมดในแบบทดสอบเป็นคำถามแบบสุ่ม ค่า Cronbach’s Alpha จะไม่สามารถคำนวณได้ ในทำนองเดียวกัน หากการแบ่งนักเรียนออกเป็น 3 กลุ่มทำได้ยาก ตัวชี้วัดอื่นๆ ก็จะไม่สามารถคำนวณได้เช่นกันดัชนีการเลือกปฏิบัติไม่สามารถคำนวณได้
- ตัวเลขเปอร์เซ็นต์จะถูกปัดเศษเป็นจำนวนเต็มที่ใกล้ที่สุด ในขณะที่ตัวเลขอื่นๆ จะถูกปัดเศษเป็นทศนิยมสองตำแหน่ง
สรุปผลการทดสอบ
ส่วนนี้จะกำหนดข้อมูลต่างๆ ที่สามารถพบได้ในส่วนสรุปผลการทดสอบในรายงาน
คะแนนสูงสุด
แสดงคะแนนเปอร์เซ็นต์สูงสุดที่ได้รับจากนักเรียนที่เข้าร่วมสอบ
คะแนนต่ำ
แสดงคะแนนเปอร์เซ็นต์ต่ำสุดที่ได้รับจากนักเรียนที่เข้าร่วมสอบ
คะแนนเฉลี่ย
แสดงคะแนนเฉลี่ยเป็นเปอร์เซ็นต์ของนักเรียนที่ทำแบบทดสอบ
คะแนนมัธยฐาน
แสดงค่ากลางของคะแนนเปอร์เซ็นต์ในกลุ่มนักเรียนที่ทำแบบทดสอบ เมื่อเรียงลำดับคะแนนทั้งหมดจากน้อยไปมาก ซึ่งแตกต่างจากค่าเฉลี่ยที่อาจได้รับอิทธิพลจากค่าผิดปกติ ค่ามัธยฐานจะไม่ได้รับผลกระทบจากค่าผิดปกติเหล่านั้น
เวลาเฉลี่ยที่ผ่านไป
แสดงเวลาเฉลี่ยที่ใช้ในการทำแบบทดสอบให้เสร็จสิ้น
แผนภูมิการกระจายคะแนน
แสดงการกระจายของคะแนนเปอร์เซ็นต์ที่นักเรียนได้รับจากการทำแบบทดสอบ
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคืออะไร?
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือค่าที่วัดค่าเฉลี่ยของการเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ของคะแนนรอบค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำแสดงว่าโดยเฉลี่ยแล้วคะแนนมีแนวโน้มที่จะอยู่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงแสดงว่าโดยเฉลี่ยแล้วคะแนนมีความแตกต่างจากค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลค่อนข้างมาก หน่วยวัดของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานควรเป็นหน่วยเดียวกับค่าเฉลี่ยที่แสดง ตัวอย่างเช่น หากค่าเฉลี่ยแสดงเป็นค่าเปอร์เซ็นต์ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานก็ควรแสดงเป็นค่าเปอร์เซ็นต์เช่นกัน
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคำนวณอย่างไร?
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคำนวณโดยการหาค่ารากที่สองของค่าเฉลี่ยของผลต่างกำลังสองระหว่างแต่ละค่าที่ส่งเข้ามากับค่าเฉลี่ย:
โดยที่ 𝑛 คือจำนวนการตอบกลับ 𝜇 คือคะแนนเฉลี่ย และ 𝑥ᵢ คือคะแนนร้อยละของการส่งคำตอบครั้งที่ i
ค่าผิดปกติส่งผลต่อค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานอย่างไร?
ค่าผิดปกติคือคะแนนที่อยู่ห่างจากค่าเฉลี่ยอย่างมีนัยสำคัญ ค่าผิดปกติเหล่านี้สามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อค่าเฉลี่ยที่ใช้ในการคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน หากค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงและมีค่าผิดปกติอยู่ด้วย นั่นอาจหมายความว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นไม่ได้แสดงถึงค่าทั่วไป
ค่าอัลฟาของครอนบัค
ค่า Cronbach’s Alpha คืออะไร?
ค่าสัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาค (Cronbach’s Alpha) เป็นการวัดความสอดคล้องภายในที่ใช้ประเมินความน่าเชื่อถือของแบบทดสอบ ค่าที่ได้มีตั้งแต่ 0 ถึง 1 โดยค่าที่สูงกว่าแสดงถึงความน่าเชื่อถือที่มากกว่า
บันทึก:เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาค (Cronbach’s Alpha) วัดความสอดคล้องภายใน การสุ่มข้อสอบจะทำให้ค่าคลาดเคลื่อน ดังนั้นจึงต้องตัดข้อสอบที่มีการสุ่มทั้งหมดออกจากการคำนวณ
คำนวณอย่างไร?
โดยที่ 𝑘 คือจำนวนคำถาม, 𝜎ᵢ² คือความแปรปรวนของคะแนนคำถามข้อที่ i และ 𝜎ₓ² คือความแปรปรวนของแบบทดสอบ
ฉันจะตีความและประเมินค่าสัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาคได้อย่างไร?
ค่าที่ได้มีตั้งแต่ 0 ถึง 1 โดยค่าที่สูงกว่าแสดงถึงความสอดคล้องภายในและความน่าเชื่อถือที่มากขึ้น ซึ่งหมายความว่ารายการต่างๆ มีความสัมพันธ์กันอย่างมากและวัดสิ่งที่มีความหมายเดียวกัน ค่าศูนย์แสดงว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างรายการต่างๆ เลย และแต่ละรายการเป็นอิสระจากกันโดยสิ้นเชิง การรู้คำตอบของรายการหนึ่งไม่ได้หมายความว่ามีความรู้ที่จำเป็นในการตอบคำถามอื่นในแบบทดสอบได้อย่างถูกต้อง
แม้ว่าจะไม่มีเกณฑ์กำหนดที่ตายตัว แต่ค่าตั้งแต่ 0.70 ขึ้นไปถือว่ายอมรับได้ ค่าที่ต่ำกว่านี้อาจยอมรับได้หากแบบทดสอบวัดหัวข้อที่ซับซ้อน
คุณสามารถประเมินได้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างรายการกับคะแนนรวมที่แก้ไขแล้วเพื่อระบุรายการที่อาจมีความสัมพันธ์กับตัวแปรพื้นฐานที่กำลังวัดน้อยลง การลบรายการดังกล่าวอาจช่วยปรับปรุงค่าสัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาคได้
ข้อจำกัด
ค่าสัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาค (Cronbach’s Alpha) ใช้ประเมินความสอดคล้องภายใน แต่ไม่รับประกันความถูกต้อง และไม่ได้กล่าวถึงคุณภาพ
สถิติรายการแต่ละรายการ
คะแนนสะสมเฉลี่ย
แสดงคะแนนเฉลี่ยที่นักเรียนได้รับจากการทำแบบฝึกหัดนี้
คะแนนสะสมเฉลี่ย
แสดงค่ากลางของคะแนนที่ได้จากนักเรียนที่ทำข้อสอบข้อนั้น โดยเรียงลำดับคะแนนจากน้อยไปมาก ซึ่งแตกต่างจากค่าเฉลี่ยที่อาจได้รับอิทธิพลจากค่าผิดปกติ ค่ามัธยฐานจะไม่ได้รับผลกระทบจากค่าผิดปกติเหล่านั้น
ระดับความยากของข้อสอบ
ระดับความยากของข้อสอบคืออะไร?
ความยากของข้อสอบ (หรือที่เรียกว่าค่า p) คือสัดส่วนของผู้เข้าร่วมที่ตอบคำถามนั้นได้อย่างถูกต้อง ค่าจะอยู่ระหว่าง 0 (ไม่มีใครตอบถูก) ถึง 1 (ทุกคนตอบถูก)
บันทึก: การคำนวณความยากของข้อสอบจะใช้รูปแบบคำถามแบบสองตัวเลือก และไม่คำนึงถึงคะแนนหรือส่วนต่าง ๆ
คำนวณอย่างไร?
ระดับความยากของข้อสอบคำนวณโดยการหารจำนวนผู้เข้าร่วมที่ตอบข้อสอบถูกต้องด้วยจำนวนผู้เข้าร่วมทั้งหมด ในกรณีของข้อสอบแบบสุ่ม จำนวนผู้เข้าร่วมทั้งหมดจะนับเฉพาะนักเรียนที่ได้รับข้อสอบนั้นเป็นส่วนหนึ่งของแบบทดสอบเท่านั้น
โดยที่ C คือจำนวนนักเรียนที่ตอบถูก และ T คือจำนวนนักเรียนทั้งหมด
ฉันจะตีความและประเมินค่าความยากของข้อสอบได้อย่างไร?
ค่าความยากของข้อสอบที่ใกล้เคียงกับ 1 หมายความว่านักเรียนส่วนใหญ่ตอบข้อสอบได้ถูกต้อง ซึ่งอาจบ่งชี้ว่าข้อสอบนั้นง่ายสำหรับนักเรียน หรืออาจไม่ได้ท้าทายนักเรียนอย่างมีประสิทธิภาพ นี่อาจเป็นสิ่งที่คาดหวังไว้หากข้อสอบนั้นใช้เพื่อทดสอบความเชี่ยวชาญ ส่วนค่าที่ใกล้เคียงกับ 0 แสดงว่ามีผู้เข้าร่วมเพียงไม่กี่คนเท่านั้นที่ตอบข้อสอบได้ถูกต้อง ซึ่งอาจบ่งชี้ว่าข้อสอบนั้นยากสำหรับนักเรียน
แม้ว่าจะไม่มีเกณฑ์ที่ตายตัว แต่โดยทั่วไปแล้ว ข้อที่มีค่าความยากต่ำกว่า 0.30 ถือว่ายากเกินไป และข้อที่มีค่าสูงกว่า 0.85 ถือว่าง่ายเกินไป หากค่าความยากของข้อสูงหรือต่ำเกินไป ควรพิจารณาปรับข้อหรือทบทวนถ้อยคำเพื่อให้เหมาะสมกับระดับความยากที่ต้องการมากขึ้น
เช่นเดียวกับสัดส่วนหรือเปอร์เซ็นต์ใดๆ ขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่ใช้สามารถส่งผลต่อตัวชี้วัดความยากของข้อสอบได้อย่างมาก เมื่อขนาดของกลุ่มตัวอย่างเล็ก การส่งคำตอบเพียงไม่กี่ครั้งก็สามารถเปลี่ยนแปลงค่าได้อย่างมาก ในขณะที่เมื่อขนาดของกลุ่มตัวอย่างใหญ่ จะต้องมีการส่งคำตอบจำนวนมากที่มีคะแนน/ค่าเดียวกันจึงจะเปลี่ยนแปลงความยากของข้อสอบโดยรวมได้
บันทึก:เพื่อให้ได้ภาพรวมที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสินค้าชิ้นนั้น ลองพิจารณาประเมินสิ่งต่อไปนี้ดัชนีการเลือกปฏิบัติและค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างรายการกับคะแนนรวมที่แก้ไขแล้ว.
การคำนวณความสัมพันธ์
การคำนวณต่อไปนี้จะช่วยให้เข้าใจได้ดียิ่งขึ้นว่าแต่ละรายการมีความสัมพันธ์หรือเกี่ยวเนื่องกับคะแนนรวมที่ได้รับจากแบบทดสอบและรายการอื่นๆ ในแบบทดสอบอย่างไร
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างรายการกับคะแนนรวมที่แก้ไขแล้ว
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างข้อสอบกับคะแนนรวมที่ปรับแก้แล้วคืออะไร?
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างข้อสอบกับคะแนนรวมที่ปรับแก้แล้ว คือค่าสหสัมพันธ์ของเพียร์สันที่ได้จากการหาความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนของข้อสอบแต่ละข้อกับคะแนนรวมของแบบทดสอบนั้นๆ การปรับแก้ค่านี้เกิดขึ้นจากการนำข้อสอบที่นำมาหาความสัมพันธ์ออกไปจากคะแนนรวมที่คำนวณได้ เพื่อขจัดอคติ โดยนับข้อสอบแต่ละข้อเพียงครั้งเดียว แทนที่จะเป็นสองครั้ง ผู้เชี่ยวชาญด้านการวัดผลสมัยใหม่ (เช่น นักจิตวิทยาการวัดผล และผู้เชี่ยวชาญด้านการประเมินผล) มักใช้ตัวชี้วัดนี้บ่อยกว่าดัชนีการจำแนก เนื่องจากตัวชี้วัดนี้ครอบคลุมช่วงคะแนนทั้งหมด แทนที่จะเน้นเฉพาะค่าสูงสุดและต่ำสุดในช่วงคะแนนเท่านั้น
โดยพื้นฐานแล้ว ตัวชี้วัดนี้ช่วยในการพิจารณาว่านักเรียนที่ตอบคำถามได้ถูกต้อง (หรือได้คะแนนสูงกว่านักเรียนคนอื่นๆ ในข้อนั้น) มีแนวโน้มที่จะได้คะแนนสูงในส่วนอื่นๆ ของแบบทดสอบหรือไม่ หรือในทางกลับกัน แสดงให้เห็นว่าผู้ที่ทำได้ไม่ดีในข้อใดข้อหนึ่ง มีแนวโน้มที่จะทำได้ไม่ดีในส่วนอื่นๆ ของแบบทดสอบด้วยหรือไม่
คำนวณอย่างไร?
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนรายวิชาและคะแนนรวมที่ปรับแก้แล้ว คำนวณได้โดยการหารค่าความแปรปรวนร่วมของคะแนนรายวิชาและคะแนนสอบ (ลบด้วยคะแนนรายวิชานั้น; คะแนนรวมที่ปรับแก้แล้ว) ด้วยผลคูณของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของคะแนนรายวิชาและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของคะแนนรวมที่ปรับแก้แล้ว:
ที่ไหน cov (รายการ, คะแนนรวมที่แก้ไขแล้ว)คือค่าความแปรปรวนร่วมของรายการและคะแนนรวมที่แก้ไขแล้ว:
cov(รายการ, คะแนนรวมที่แก้ไขแล้ว)= ∑n(รายการ)(คะแนนรวมที่แก้ไขแล้ว)- (∑ รายการ)(∑คะแนนรวมที่แก้ไขแล้ว)
ฉันจะตีความและประเมินค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างข้อสอบกับคะแนนรวมที่แก้ไขแล้วได้อย่างไร?
ค่านี้ เช่นเดียวกับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อื่นๆ จะมีช่วงตั้งแต่ -1 ถึง +1 โดยในอุดมคติแล้ว ควรตั้งเป้าหมายให้ได้ค่ามากกว่าหรือเท่ากับ +0.20 ค่าที่ใกล้เคียงกับ 0 แสดงว่ามีความสัมพันธ์น้อยมากหรือไม่มีเลยระหว่างผลการสอบข้อนี้กับผลการสอบส่วนอื่นๆ ค่าลบแสดงถึงพฤติกรรมที่ไม่คาดคิด (เช่น ผู้ที่ทำคะแนนได้ดีในข้อหนึ่งมักจะได้คะแนนต่ำกว่าในส่วนอื่นๆ ของแบบทดสอบ และในทางกลับกัน) ในแง่หนึ่ง ตัวชี้วัดนี้ถือเป็นมาตรวัดการจำแนกที่ครอบคลุมและละเอียดอ่อนกว่า
ดัชนีการเลือกปฏิบัติ
ดัชนีการเลือกปฏิบัติคืออะไร?
ดัชนีการจำแนกความแตกต่างมุ่งเน้นไปที่ความสามารถของสินค้าในการแยกแยะความแตกต่างระหว่างบุคคลที่มีคะแนนสูงสุดและต่ำสุด โดยมีค่าตั้งแต่ -1 ถึง +1 ค่าที่สูงกว่าแสดงถึงการจำแนกที่ดี ในขณะที่ค่าที่ต่ำกว่า (หรือค่าลบ) แสดงถึงการจำแนกที่ไม่ดี
คำนวณอย่างไร?
ในการคำนวณดัชนีการจำแนกความแตกต่าง จะคำนวณอันดับเปอร์เซ็นไทล์ของนักเรียนที่ทำแบบทดสอบโดยพิจารณาจากคะแนน และจัดกลุ่มนักเรียนออกเป็น 3 กลุ่ม ได้แก่ นักเรียนที่มีคะแนนอยู่ในเปอร์เซ็นไทล์ที่ 27 หรือต่ำกว่า นักเรียนที่มีคะแนนอยู่ในเปอร์เซ็นไทล์ที่ 63 หรือสูงกว่า และนักเรียนที่อยู่ระหว่างนั้น จากนั้นจะคำนวณค่าความยากของข้อสอบ (ค่า p) สำหรับกลุ่มที่มีคะแนนสูงและกลุ่มที่มีคะแนนต่ำ ค่าการจำแนกความแตกต่างคือผลต่างระหว่างค่าความยากของข้อสอบในกลุ่มที่มีคะแนนสูงและกลุ่มที่มีคะแนนต่ำ
ฉันจะตีความและประเมินค่าดัชนีการจำแนกความแตกต่างได้อย่างไร?
เช่นเดียวกับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างข้อสอบกับคะแนนรวมที่ปรับแก้แล้ว ค่าดัชนีการจำแนกที่สูงบ่งชี้ว่าบุคคลที่ทำคะแนนได้ดีในการทดสอบมักจะทำคะแนนได้ดีในข้อสอบข้อนั้น ๆ ค่าดัชนีการจำแนกที่ต่ำหมายความว่าข้อสอบข้อนั้นไม่สามารถจำแนกได้ดี ค่าติดลบหมายถึงมีความสัมพันธ์แบบกลับด้าน/ไม่คาดคิด เกณฑ์สำหรับช่วงค่าจะแตกต่างกันไป แต่โดยทั่วไปแล้วจะมีแนวทางดังนี้:
ดัชนีการเลือกปฏิบัติ | การตีความ |
|---|
0.40 ขึ้นไป | การแยกแยะที่ดีมาก |
0.30 - 0.39 | การแยกแยะที่ดี |
0.20 - 0.29 | การเลือกปฏิบัติที่เป็นธรรม |
0.10 - 0.19 | ไม่เลือกปฏิบัติ |
ต่ำกว่า 0.10 | สินค้าคุณภาพต่ำ |
เชิงลบ | ความสัมพันธ์แบบกลับด้าน |
ไฟล์ CSV และออบเจ็กต์ JSON
ฉันจะตีความและประเมินไฟล์ CSV สำหรับการวิเคราะห์แบบทดสอบและข้อสอบใหม่ได้อย่างไร?
ไฟล์ CSV สำหรับรายงานการวิเคราะห์แบบทดสอบและข้อสอบของ New Quizzes ประกอบด้วยข้อมูลเดียวกันกับที่คุณเห็นในอินเทอร์เฟซ Canvas
หมายเหตุ:
- แตกต่างจากอินเทอร์เฟซ Canvas ตรงที่ค่าเมตริกในไฟล์ CSV จะไม่ถูกปัดเศษ
- หากไม่สามารถคำนวณค่าในฟิลด์ใดได้ (เช่น ค่าสัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาค) ระบบจะเพิ่มข้อความ "N/A" ลงในเซลล์นั้น
- หากฟิลด์ใดไม่พร้อมใช้งานในรายงาน (เช่น จำนวนนักเรียนที่ไม่ได้ตอบคำถามสำหรับคำถามประเภทการจัดหมวดหมู่) ระบบจะเพิ่มข้อความ "ไม่รองรับ" ลงในเซลล์นั้น
ชื่อไฟล์ CSV จะประกอบด้วยชื่อแบบทดสอบและข้อความ “รายงานการวิเคราะห์แบบทดสอบและข้อสอบ”
เก้าคอลัมน์แรกสงวนไว้สำหรับการวิเคราะห์แบบทดสอบ และมีเพียงแถวเดียวเท่านั้นที่มีข้อมูลอยู่
หัวข้อคอลัมน์มีดังนี้:
รายงานสร้างเสร็จแล้ว:วันที่และเวลาที่สร้างรายงาน
ชื่อแบบทดสอบ:ชื่อของแบบทดสอบ
QuizHighScore:คะแนนสูง
QuizLowScore:คะแนนต่ำ
คะแนนเฉลี่ยแบบทดสอบ:คะแนนเฉลี่ย
คะแนนเฉลี่ยแบบทดสอบ:คะแนนมัธยฐาน
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของแบบทดสอบ:ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
QuizCronbachsAlpha:ค่าสัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบัค
เวลาที่ใช้ในการทำแบบทดสอบ:เวลาเฉลี่ยที่ผ่านไป
ตั้งแต่คอลัมน์ที่สิบจนถึงคอลัมน์สุดท้าย แถวแรกจะว่างเปล่าเสมอ จากนั้นแต่ละแถวจะแสดงถึงหนึ่งข้อในแบบทดสอบ
หัวข้อคอลัมน์มีดังนี้:
รหัสสินค้า:รหัสประจำข้อสอบ
ชื่อ: ชื่อเรื่องของรายการ
ระดับความยากของรายการ:ระดับความยากของข้อสอบ
คะแนนที่เป็นไปได้:คะแนนสูงสุดที่เป็นไปได้
คะแนนเฉลี่ยที่ได้รับ:คะแนนสะสมเฉลี่ย
คะแนนที่ได้รับเฉลี่ย:คะแนนสะสมเฉลี่ย
ดัชนีการเลือกปฏิบัติ:ดัชนีการเลือกปฏิบัติ
ความสัมพันธ์รวมของรายการที่แก้ไขแล้ว:ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์รวมของรายการที่แก้ไขแล้ว
ประเภทสินค้า:ประเภทคำถาม
ถูกต้อง: จำนวนนักเรียนที่ตอบคำถามข้อนี้ถูกต้อง
ไม่ถูกต้อง: จำนวนนักเรียนที่ตอบคำถามข้อนี้ไม่ถูกต้อง
ไม่มีการตอบสนอง:จำนวนนักเรียนที่ไม่ได้ตอบคำถามข้อนี้
ความถี่ในการตอบ:การแสดงผลของตารางสรุปความถี่คำตอบ
ฉันจะอ่านและตีความคอลัมน์ AnswerFrequencies ได้อย่างไร?
ตารางสรุปความถี่ในการตอบคำถามถูกนำเสนอในรูปแบบ JSON (JavaScript Object Notation) เนื่องจากข้อมูลมีความซับซ้อนเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ JSON.
อ็อบเจ็กต์ JSON ต่อไปนี้เป็นตัวแทนของคำถามเกี่ยวกับการจัดหมวดหมู่:
{ "answers": [ { "answer": "Sunglasses", "categories": [ { "category": "_distractors_", "count": 4, "correct": true }, { "category": "Essentials", "count": 1, "correct": false }, { "category": "Add-ons", "count": 1, "correct": false } ] }, { "answer": "Light source", "categories": [ { "category": "_distractors_", "count": 1, "correct": false }, { "category": "Essentials", "count": 2, "correct": false }, { "category": "Add-ons", "count": 3, "correct": true } ] }, { "answer": "Regulator", "categories": [ { "category": "_distractors_", "count": 0, "correct": false }, { "category": "Essentials", "count": 5, "correct": true }, { "category": "Add-ons", "count": 1, "correct": false } ] }, { "answer": "Mask", "categories": [ { "category": "_distractors_", "count": 0, "correct": false }, { "category": "Essentials", "count": 5, "correct": true }, { "category": "Add-ons", "count": 1, "correct": false } ] } ]}
ช่อง "คำตอบ" เป็นรายการของวัตถุต่างๆ
แต่ละคำตอบจะมีฟิลด์เหมือนกัน ได้แก่ "คำตอบ" (ข้อความของคำตอบ) และ "หมวดหมู่" (รายการของวัตถุ)
อ็อบเจ็กต์ประเภทประกอบด้วยสามฟิลด์:
- ช่อง “หมวดหมู่” คือชื่อของหมวดหมู่ที่คุณสร้างขึ้น
- ช่อง "จำนวน" แสดงจำนวนนักเรียนที่เพิ่มคำตอบในหมวดหมู่นี้
- ช่อง "ถูกต้อง" จะบอกว่าคำตอบนั้นถูกจัดอยู่ในหมวดหมู่นี้ว่าเป็นคำตอบที่ถูกต้องหรือไม่
บันทึก:คุณจะเห็น “category”: “_distractors_” ในทุกคำตอบ นี่คือตัวเลือกหลอกเพิ่มเติมที่มีเครื่องหมายนำหน้าและต่อท้าย เพื่อหลีกเลี่ยงความสับสนหากคุณใช้ชื่อ “Disctractors” เป็นหนึ่งในหมวดหมู่ในคำถามของคุณ