CC BY
55МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЕКТИВНОЙ ОЦЕНКИ ДОСТИЖЕНИЙ СТУДЕНТОВ1
Ефремова Надежда Фёдоровна,
доктор педагогических наук, профессор, заведующая кафедрой педагогических измерений, Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, e-mail: nefremova610donstu.ru
В статье рассмотрены особенности проектирования оценочных средств по модели Evidence Centered Design (ECD). Применение принципов доказательной аргументации с использованием паттерн-дизайнов позволяет шире использовать методы классификации, упорядочения и планирования оценки когнитивных и компетентностных результатов освоения студентами основных профессиональных образовательных программ. Использование моделей ECD способствует разработке оценочных средств, обеспечивающих надёжность результатов оценки в условиях компетентностного подхода, что, в свою очередь, способствует повышению учебной мотивации студентов.
Ключевые слова: компетенции, качество обучения, паттерн проектирования, моделирование оценки, результаты обучения, доказательный дизайн, надёжность оценки, учебная мотивация.
Во все времена в образовании существовала проблема надёжности оценивания результатов обучения. Эта проблема в настоящее время обострилась в связи с необходимостью оценивать не только степень освоения содержания учебных дисциплин, но и уровни сформированности компетенций как результатов, показывающих способности студентов и выпускников действовать и решать нетрадиционные задачи с использованием как известных и усвоенных знаний, так и новых, полученных из информационных источников. Однако при гигантском технологическом сдвиге в общественном секторе пока не наблюдается такого же сдвига ни в методологии ком-петентностного обучения, ни в технологиях оценивания его результатов [1]. Несмотря на уже достаточно длительный период перехода к компетентностному обучению, в системе высшего образования доминирует дисциплинарно-когнитивная
1 Исследование выполнено при поддержке гранта программы ЭРАЗМУС+575456-EPP-l-2016-1-RU-EPPJMO-CHAIR
структура образовательной деятельности, но в то же время активно используется компетентностная риторика, а традиционное оценивание усвоенного содержания учебных дисциплин выдаётся за оценку компетенций. В первую очередь это связано с непониманием особенностей компетенций, имеющих сложную междисциплинарную, глубоко латентную природу и деятельност-ный характер, что затрудняет наблюдения за их проявлением, потому что формирование и оценивание компетенций возможны только в условиях включения студентов в активную самостоятельную деятельность, а оценочные средства должны иметь свои специфические особенности.
Целью данной статьи является изложение метода Evidence Centered Design [2] (ECD), обеспечивающего возможности доказательной аргументации оценок, заложенной при проектировании педагогических измерителей на основе паттерн-дизайна, шаблона многократного использования, используемого для конструирования оценки. Главное достоинство методики состоит в обеспечении относительной полезности, валидности и надёжности оценочного средства. Понимание принципов доказательной аргументации и использование шаблонов позволяет преподавателям эффективнее применять методы классификации, упорядочения и планирования оценки когнитивных и компетентностных
результатов освоения студентами основных профессиональных образовательных программ. Одна из ключевых идей дизайна оценки, ориентированной на фактические данные (ECD), заключается в том, что функциями задачи можно манипулировать для изменения психометрических свойств оценочного средства, определять переменные функции-задачи, включая определение фокуса доказательств, формы заданий, сложности входящих в задание задач и их дискриминативные возможности. Разработчики оценок могут использовать эти функции задач для управления психометрическими свойствами как традиционных форматов оценок, так и сложных компетентностно-ориентированных задач, встроенных в комплексное задание.
В данной статье достаточно схематично обрисованы основные моменты и преимущества методики ECD по разработке паттернов. Отметим, что паттерн обеспечивает единообразие структурного признака в пределах одного иерархического уровня оценочного средства. А достижение надёжности возможно, если вся конструкция задания без потерь охвачена полностью совокупностью её элементов.
Новая методология оценки должна предложить широкий набор инструментов для оценивания работы студентов в группах и индивидуально; способностей самооценки и оценки достижений других, рефлексии достижений; умений
принятия рисков и поиска нестандартных решений задач; других важных характеристик согласно заданной модели будущего специалиста.
Компетентностный подход к построению и реализации основных профессиональных образовательных программ поставил перед преподавателями целый ряд вопросов: какой комплекс знаний, навыков или других атрибутов следует формировать и оценивать? какие оценочные средства использовать для выявления латентных (когнитивных, так называемых жёстких) и глубоко латентных (компетент-ностных, «мягких») результатов обучения? какие задачи или ситуации, действия или выступления могут вызывать такое поведение испытуемых, чтобы результат обучения стал явным, однозначным и измеримым? как аргументированно доказать, что результаты оценивания достижений обучающихся действительно отображают достигнутый уровень планируемых к освоению компетенций? С каждым годом спрос на доказательства достоверности и надёжности оценок компетенций выпускников вузов становится всё более актуальным, а получение ответов на эти вопросы остаётся неопределённым. Получение ответов на данные вопросы — очень сложная задача. Понимание путей решения указанных проблем может обеспечить разработчикам оценочных средств выбор контролируемых
рубрик и необходимых ситуаций для организации деятельности студентов, обоснование критериев и шкал, отображающих действительный уровень подготовленности испытуемых путём использования доказательств и аргументаций при проявлении трудноизмеримых латентных характеристик в ситуации оценки. Всё это показывает, что сегодня требуется разработка новых технологий оценки, соответствующих компетентностному обучению.
Несмотря на важность получения объективных результатов обучения, в системе высшего образования всё ещё доминирует традиционная практика оценивания учебных достижений, которая, как правило, не опирается на научно обоснованный подход и должное методическое обеспечение оценочной деятельности; практически повсеместно используются неапробированные и нестан-дартизированные оценочные материалы, так называемые авторские. Результаты, полученные таким способом, не являются предметом содержательного анализа индивидуальных достижений, не вызывают доверия и не обеспечивают положительного воздействия на учебную мотивацию студентов. Отметим, что оценка «мягких» результатов обучения из-за их глубоко латентной природы более сложна, чем оценка «жёстких», для которых процессы оценки могут быть значительно сложнее. Тем не менее основная контрольно-оценочная функция должна иметь дальнейшее
совершенствование и уточнение в рамках исследований и разработок, направленных на демонстрацию того, что процессы, лежащие в основе оценки как когнитивных, так и ком-петентностных результатов обучения, требуют более глубокого понимания.
Что касается когнитивно-ориентированного получения данных, то это в основном сводится к оценке степени усвоения содержания учебных дисциплин и традиционному дизайну оценочных средств.
В становлении когнитивной диагностики в середине прошлого века большую роль сыграли две теории тестов: классическая и современная IRT (англ. Item Response Theory) [3, 4]. Обе они оказались особо востребованными при проведении крупномасштабных оценочных процедур с так называемыми высокими ставками. Это, прежде всего, итоговая государственная аттестация выпускников основной школы и квалификационный отбор специалистов. Однако как традиционные, так и указанные выше методы конструирования и параметризации тестов IRT становятся недостаточными для выявления уровней сформированно-сти компетенций. Оценка компетенций требует организации деятельности студентов и их привлечения к решению комплексных задач, взаимодействия с другими обучающимися и специалистами. Поэтому дизайн компетентностно-ориенти ро ван ных оценок должен быть нацелен как
на выявление степени освоения учебных дисциплин, так и на взаимосвязь междисциплинарных знаний и стратегии решения проблем, обеспечивая наблюдения и доказательства правильности ответов и эффективности действий студентов при выполнении заданий. Решение проблемы оценивания достижений обучающихся заключается в поисках методов разработки надёжных оценочных средств, обеспечивающих активную деятельность испытуемых в процессе оценки и повышение интереса при выполнении заданий.
В зарубежной образовательной практике одним из таких методов стал предложенный Р. Мислеви (Mislevy R., 2003) [5, 6] метод доказательной аргументации Evidence-Centered Design (ECD). Он опирается на конструкцию задания, описанную С. Мессиком (Messick S., 1994) [7], и идеи структуризации аргументов оценки в виде универсального паттерна (многократно проверенного шаблона) С. Тулмина (Toulmin S., 1958) [8]. Согласно С. Мессику, именно природа конструкта обусловливает создание релевантных заданий, а также разработку основанной на нём системы подсчёта баллов и оценочных рубрик. Данные становятся свидетельством подготовленности испытуемых и условием повышения мотивации, только когда их значение для выводов однозначно установлено. Поэтому чем лучше задания отображают цели проверки, тем эффективнее процесс
и результат в контексте оценки. При этом следует учитывать, что одни и те же данные могут быть хорошим доказательством для одного вывода, но плохими для доказательства другого (Schum и, 1994) [9].
Таким образом, ECD — это, по сути, проектирование разработки комплексных оценочных средств на основе шаблонов, допускающих их многократное использование в подобных ситуациях, чтобы при отсутствии у преподавателей знаний и опыта в области педагогических измерений облегчить им задачи конструирования педагогического инструментария и достижения надёжности оценивания когнитивных и компетентностных результатов. Такой метод создания шаблонов для конструирования средств оценки представляет собой доказательный дизайн и аргументацию фактических результатов испытуемых. Его алгоритм обеспечивается на основе сопряжения модели студента (его
знаний и компетенций) и модели значимого задания с набором доказательств и аргументаций наблюдаемых результатов деятельности испытуемого при выполнении задания. Использование доказательного дизайна ECD создаёт надёжную основу для установления связи между оценкой и корректировкой образовательной деятельности.
В этом процессе важную роль играет концептуальная рамка оценивания (КРО) (рис. 1), которая обеспечивает сопряжение модели обучающегося, модели свидетельств и модели задания, а также задаёт принципы перехода от баллов на уровневых шкалах к выводам об освоении знаний и сформирован-ности компетенций [10, 11].
К основным элементам КРО (модели сборки оценочного средства) в ECD относят: модель студента, модель свидетельств, модель задания, статистическую модель и модель презентации данных.
Рис. 1. Концептуальная рамка оценивания
Модель студента описывает конструкт исследуемых характеристик: набор латентных переменных, подлежащих оценке. Модель задания отражает структуру задания в целом (спецификацию и план) и аргументов оценки. Подбираются интересные ситуации и выстраиваются комплексные задания из набора задач; проектируются виды деятельности при выполнении задания; планируются причинно-следственные связи между ситуацией и деятельностью студента в условиях оценки; определяется, что и как должно быть выявлено при решении задач, как представить ответы на задание в целом. Связь оцениваемых аргументов с функциями задания обеспечивает проявление знаний и компетенций при выполнении запланированной деятельности. В рамках структуры оценки, ориентированной на доказательство, используются такие задачи, как решение проблем, поиск информации, анализ, общение и др. Поэтому всё задание должно быть дополнительно расчленено на целевые объекты для оценки, каждой задаче соответствуют свои критерии выполнения и шкала оценивания.
Модель свидетельств является важным оценочным компонентом задания: она задаёт общий балл по всему заданию, баллы за выполнение отдельных задач, опровержения и доказательства оценки продуктов и видов деятельности, сбор свидетельств и аргументов выполнения задания, правила оценки про-
цессов или продуктов деятельности, обоснование шкалы измерения. Статистическая модель задаёт правила обработки результатов и их отображения на шкалу оценивания. Модель презентации определяет форматы представления окончательных оценок пользователям (студентам, преподавателям и стейк-холдерам) [12, 13].
Алгоритм Evidence-Centered Design воплощает все основные процессы и проектные решения для выделения оцениваемых характеристик испытуемого: спецификацию задачи, элементы заданий и аргументацию качества их выполнения, свидетельства для обоснования оценки, обоснование шкалы и форматы представления выходных данных. В новой модели оценки применимы шаблоны проектирования оцениваемых достижений студента, психометрические модели заданий с наборами различных задач и процессов их выполнения для надёжной аргументации. Такой шаблон может применяться при разработке любой оценки, где априорное определение конструкций оценки и связанные с ними переменные имеют смысл. Все этапы разработки оценочного средства от операционали-зации конструкта оцениваемых рубрик и построения концептуальной рамки оценивания до подготовки задания и формулирования условий его выполнения должны давать свидетельства того, что измеряется и оценивается действительно то, что
планировалось, а оценка отображает то, чем действительно владеет студент, что он может продемонстрировать. В ECD планируются доказательства, опровержения и утверждения, позволяющие оценить, что знает и что может сделать студент после освоения дисциплин, модулей или практик. Связь между этапами разработки инструмента оценки с обязательным планированием деятельности испытуемых при выполнении заданий способствует созданию оценочных средств на основе шаблонов проектирования оценки [14] (рис. 2). При выведении оценки используются альтернативные аргументации, в частности, когда испытуемый предоставляет неверные данные по проблеме
не из-за недостатка знаний, например математики, а из-за ограниченности понимания языка задания.
Более сложный и взаимосвязанный сбор доказательств и их интеграция необходимы для уточнения и принятия решения об оценке. Перспективным является направление оценивания результатов обучения на уровневых шкалах [15] с использованием суммы баллов, полученных различными измерителями, адекватными по своим возможностям дифференцированным диапазонам компетенций студентов или выпускников. Особенность использования ECD заключается в том, что из выполнения комплексного задания извлекают оценки отдельных этапов работы студента,
Рис. 2. Пример паттерна для аргументов оценки в ECD
84
ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ПРОЕКТИРОВАНИЯ
затем эти оценки накапливают, чтобы сделать окончательные оценочные суждения о знаниях и компетенциях на уровневой шкале (рис. 3).
Комплексный подход к оценке обеспечивает надёжность результатов, доверие студентов к оценке и повышение их мотивации в приобретении новых знаний. Связь между процессами разработки системы оценки и включение планируемой деятельности для выполнения задания создают условия, в которых студенты могут показать, что и как они могут делать, используя полученные знания и находя новые, необходимые для решения задания.
Дизайн, основанный на доказа-
тельствах, — это новый способ разработки высококачественных задач и оценок. Акцент делается на обеспечении того, чтобы каждый элемент и задание содержал свидетельство о цели оценки, которая может быть использована для подтверждения заявления о сформированности знаний, навыков и (или) способностей, требуемых стандартом.
Разработка средств оценки является трудоёмким процессом, именно поэтому существует потребность многократного использования удачных шаблонов дизайна оценочного средства, связанных с конкретными наборами утверждений и являющихся мостом между моделью обучающегося и моделью конструируемого задания. Такой подход может
Итоговые'1 баллы
100
90
80
70
60
50
40
30 20 10
Пороговый балл
Диапазон высокой компетенции
Диапазон базовой компетенции
Диапазон минимальной компетенции
Решение мини-кейсов, проектов, сложных задач или собеседование в форме интервью
Выполнение компетентностно-ориентированных заданий или заданий с конструируемыми ответами, участие в деловой игре и др.
Междисциплинарный тест
в целях проверки основных знаний и умений для оценивания освоения содержания учебных дисциплин
Рис. 3. Уровневая шкала оценивания компетенций по итоговому баллу
0
успешно применяться при оценке как знаний студентов, так и компетенций, а процедура оценки сама является обучающим, развивающим и мотивирующим компонентом в образовательном процессе. Связь между этапами разработки оценки с обеспечением деятельности испытуемых может способствовать созданию нового типа оценочных средств и дальнейшему развитию аутентичного оценивания образовательных достижений студентов.
Литература
1. Бояцис Р. Компетентный менеджер. Модель эффективной работы / пер с англ. — М.: ГИППО, 2008. — 352 с.
2. Mislevy R.J., Almond R.G., Lukas J.F. A brief introduction to evidence centered design // ETS Research Report Series. 2003(1).
3. Rasch G. Probabilistic Model for Some Intelligence and Attainment Tests. With a Foreword and Afteword by B.D. Wright. — Chicago & London: The Univ. of Chicago Press, 1980. — 199 p.
4. Lord F.M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale. — N.Y.: Lawtrence Erlbaum Ass. Publ, 1980. — 266 p.
5. Mislevy R.J., Almond R.G., Lukas J.F. A brief introduction to Evidence-Centered Design. (ETS Research Report RR-03-16). — Princeton NJ: Educational Testing Service, 2003. — 37 p.
6. Mislevy R.J., Behrens J.T., Dicerbo K.E., Levy R. Design and discovery in educational assessment: Evidence-Centered Design, psychometrics, and data mining. J Educ Data Min. 2012; 4(1):11-48.
7. Messick S. The interplay of evidence and consequences in the validation of performance assessments. Education Researcher, 1994;32(2):13-23.
8. Toulmin S.E. The Uses of Argument. — UK: Cambridge University Press, 1958. — 259 p.
9. Schum D.A. Book review: Evidential foundations of probabilistic reasoning. — N.Y.: Wiley, 1994. — 545 p.
10. Assessing Model-Based Reasoning using Evidence-Centered Design: A Suite of Research-Based Design Patterns by R.J.Mislevy, G. Haertel, M. Riconscente, D. Rutstein, C. Ziker. — Springer, 2017. — 130 p.
11. Mislevy R.J., Levy R. Bayesian psychometric modeling from an evidence-centered design perspective // Rao C.R., Sinharay S. eds. Handbook of statistics. — Amsterdam: Elsevier, 2007. — P. 839-865.
12. Ефремова Н.Ф. Проектирование оценочных средств по модели доказательной аргументации // Педагогические измерения. — 2018. — № 3. —С. 8-15.
13. Efremova N.F. Patterns оf Designing Evaluation оf Students Competencies. American Journal of Education. 2018;4(2), (August). Vol. 124. The University of Chicago Press. — Рр. 1048-1065.
14. Efremova N.F. Reliability Assessments Competences of Students by means of Evidential Reasoning // Problems of the development of modern science: theory and practice. — Madrid, Spain: Cartero Publishing House, 2018. — Pp. 194197.
15. Звонников В.И., Малыгин А.А., Челышкова М.Б. Оценивание в высшем образовании: от линейности к адаптивности // Известия вузов. Серия «Гуманитарные науки». — 2014. — 5(2). — С. 166-171.
