Методы Rasch-моделирования в Winsteps: подходы к анализу образовательных результатов

Аннотация

В статье рассматривается применение программного обеспечения Winsteps 5.8.3 для анализа итогов оценивания с использованием методов Rasch-моделирования. Winsteps предоставляет мощные инструменты для обработки и анализа данных, полученных в результате оценивания, что позволяет исследователям и практикам в области педагогики и психометрии глубже понять результаты тестирования. Статья охватывает ключевые функции программы, включая этапы подготовки данных, построение модели и интерпретацию результатов. Исследование подчеркивает важность точного анализа данных для повышения качества образовательных процессов и разработки эффективных оценочных инструментов. Результаты анализа, полученные с помощью Winsteps, могут быть использованы для принятия обоснованных решений в области образования, таких как корректировка учебных программ, разработка новых методик обучения или изменение стратегий оценивания. Возможности визуализации данных в Winsteps помогают исследователям и педагогам лучше понимать результаты тестирования, что способствует более точной интерпретации и коммуникации результатов. Статья имеет высокую практическую ценность для специалистов, занимающихся разработкой и анализом тестовых заданий, а также для тех, кто стремится улучшить качество образовательных программ и методов оценивания. Она предоставляет не только теоретические основы, но и конкретные рекомендации, которые могут быть применены в реальной практике.

Ключевые слова: Winsteps, Rasch-моделирование, анализ итогов оценивания, психометрика, оценочные инструменты.