Automatisierte Analyse von Multiple-Choice Prüfungen. Karl Ledermüller, Michaela Nettekoven, Maria Weiler

Transkript

1 Automatisierte Analyse von Multiple-Choice Prüfungen Karl Ledermüller, Michaela Nettekoven, Maria Weiler Internationale Tagung des Netzwerks für Qualitätsmanagement und Qualitätsentwicklung, 10. Oktober 2014

2 Inhalt Einleitung Software Statistische Auswertungen Noten und Prozentwerte Klassifizierung von Prüfungsfragen Detailanalyse der Fragen und Antworten Auswertungen gemäß der Item Response Theory Zusammenfassung 2 / 30

3 Inhalt Einleitung Software Statistische Auswertungen Noten und Prozentwerte Klassifizierung von Prüfungsfragen Detailanalyse der Fragen und Antworten Auswertungen gemäß der Item Response Theory Zusammenfassung Einleitung 3 / 30

4 Einleitung Evaluierung der Lehrqualität an Universitäten: häufig eingesetzt: Lehrveranstaltungsevaluierung oft vernachlässigt: Evaluierung der Prüfungen Die Art der Wissensüberprüfung hat einen entscheidenden Einfluss auf das Lernverhalten, ein unterstützendes Feedbacksystem für Lehrende zur Erstellung von Prüfungen insbesondere bei Multiple-Choice Prüfungen wäre daher wünschenswert. Einleitung 4 / 30

5 Multiple-Choice Prüfungen Vorteile: maschinelle und zeitsparende Auswertung und Benotung vergleichsweise einfache statistische Analysemöglichkeit Die Erstellung von guten MC-Prüfungen ist aufwändig, insbesondere sollten folgende grundlegenden Punkte beachtet werden: Festlegung des oder der zu messenden Konstrukte ( Kompetenzen ) Abstimmung der MC-Fragen untereinander bzw. auf das zu messende Konstrukt Abstimmung der Antwortoptionen untereinander Einleitung 5 / 30

6 Praktische Probleme Schwierigkeiten bei der Prüfungserstellung: mangelnder Überblick über frühere Prüfungen bzw. Prüfungsfragen fehlende Informationen über einfache und schwierige Fragen bzw. Antwortoptionen (ex ante) fehlende Informationen über den Zusammenhang zwischen Schwierigkeit (Fragen) und Fähigkeit (Studierende) fehlende Sensibilität über die Abhängigkeit zwischen Antwortoptionen (richtig/falsch), Ankreuzverhalten und Punktevergabe Dadurch ist es schwierig, basierend auf Erfahrungswerten bessere Prüfungen zu erstellen. Einleitung 6 / 30

7 Zielsetzung Eine umfassende Analyse von MC-Prüfungen soll sowohl die Zusammenstellung zukünftiger Prüfungen erleichtern als auch deren Qualität verbessern, insbesondere durch verbesserten Einblick in die eigenen Prüfungen Identifikation einfacher und schwieriger Fragen bessere Abstimmung der Fragenzusammenstellung bessere Einschätzung der Fähigkeiten der Studierenden Zuordnung von Prüfungsfragen zu Konstrukten (z.b. Kompetenzen) Sichtbarmachen von Problembereichen und Verbesserungsmöglichkeiten Lernen aus vergangenen Prüfungsterminen Einleitung 7 / 30

8 Analyse-Tool für MC-Prüfungen Um obige Ziele zu erreichen, wurde ein Tool erstellt, das die Prüfungsergebnisse vom Prüfungsserver automatisiert auswertet und den Prüfungsverantwortlichen einen Bericht mit statistischen Kennzahlen, Interpretationshinweisen sowie Erläuterungen zur Verfügung stellt. Der Bericht enthält deskriptive Statistiken zur Noten- und Punkteverteilung sowie zu den einzelnen Fragen und Antworten Sensitivitätsanalysen zu den einzelnen Fragen Faktoren- und Clusteranalyse zur Gruppierung der Prüfungsfragen Auswertungen gemäß der Item Response Theory Wichtig: Die statistischen Kennzahlen sind an sich nicht wertend, sondern bedürfen immer der kontextabhängigen Interpretation! Einleitung 8 / 30

9 Inhalt Einleitung Software Statistische Auswertungen Noten und Prozentwerte Klassifizierung von Prüfungsfragen Detailanalyse der Fragen und Antworten Auswertungen gemäß der Item Response Theory Zusammenfassung Software 9 / 30

10 Software Das Tool basiert gänzlich auf Open Source Software Softwarepaket R (inkl. diverse Zusatzpackages wie beispielsweise knitr) Textsatzsystem L A TEX Prüfungsserver basiert auf OpenACS sowie.lrn Software 10 / 30

11 Inhalt Einleitung Software Statistische Auswertungen Noten und Prozentwerte Klassifizierung von Prüfungsfragen Detailanalyse der Fragen und Antworten Auswertungen gemäß der Item Response Theory Zusammenfassung Statistische Auswertungen 11 / 30

12 Noten und Prozentwerte Grundlegende Fragen: Wie verteilen sich die Noten, wie die erreichten Prozentwerte auf Fragensowie auf Antwortebene? Unterscheiden sich die Fragenergebnisse, wenn man diese nach Noten gruppiert? Welche Fragen sind besonders gut geeignet, Studierende mit guten und schlechten Noten zu trennen? Wie würden sich die Noten und erreichten Prozentwerte ändern, wenn eine Frage aus der Prüfung gestrichen würde? Deskriptive Statistiken: Notenverteilung Dichtefunktion der erreichten Gesamtprozent für jede Prüfungsfrage: durchschnittlich erreichte Prozent für jede Antwortoption: Anteil der Studierenden, die diese angekreuzt haben durchschnittlich erreichte Prozent je Frage, gruppiert nach Noten (Daten aus: Prüfung Finanzierung vom ) Statistische Auswertungen 12 / 30

13 Notenverteilung Anzahl/Anteil Studierende % % % % % Note Statistische Auswertungen 13 / 30

14 Dichtefunktion der erreichten Gesamtprozent erreichte Prozent Dichte Statistische Auswertungen 14 / 30

15 durchschnittlich erreichte Prozent: Ihnen werden alternativ zwei Lotterien angeboten, die beide einen Einsatz von 100 erfordern: Lotterie A bringt mit p=50% eine Zahlung von 180 und mit 50% genau 0Lotterie B bringt mit p=30% eine Zahlun [...] Wer sich am Erwartungswert orientiert, wird keinen Unterschied zwischen beiden Lotterien sehen Lotterie A wird auch von risikoaversen Individuen gespielt Auf Lotterie B lassen sich nur risikofreudige Individuen ein Es kann auch Individuen geben, die zwar risikofreudig sind, aber trotzdem weder an Lotterie A noch an Lotterie B teilnehmen Risikoneutrale Individuen verhalten sich indifferent zwischen der Nicht-Teilnahme und der Teilnahme an einer der beiden Lotterien Prozentwerte RF Aufgabe 6 k 65 DA01: Dynamische Amortisationsrechnung Theorie 1 Punkte: 5 durchschnittlich erreichte Prozent: Bei der dynamischen Amortisationsrechnung werden im Unterschied zur statischen Amortisationsrechnung alle mit dem Investitionsprojekt verbundenen Zahlungen berücksichtigt werden im Gegensatz zur statischen Amortisationsrechnung die zu berücksichtigenden Zahlungen auf den Zeitpunkt t=0 abgezinst wird der Zeitpunkt ermittelt, zu dem die Summe der bisherigen Einzahlungen erstmals größer als die Summe der bisherigen Auszahlungen ist wird beim Projektvergleich das Projekt vorgezogen, welches eine kürzere Amortisationszeit aufweist kann bei Normalinvestitionen der kumulierte Barwert zum Amortisationszeitpunkt nicht größer als der Kapitalwert des Projekts sein Prozentwerte RF Aufgabe 7 k 65 OP39: Optionen: Verlust Theorie Punkte: 6 durchschnittlich erreichte Prozent: Der mögliche finanzielle Verlust bei einer short call-position ist theoretisch begrenzt bei einer beliebigen Optionsposition hängt praktisch immer vom Ausübungspreis der Option ab des Besitzers einer Call-Option kann den Ausübungspreis nicht übersteigen des Stillhalters einer Put-Option beträgt maximal den Ausübungspreis abzüglich des des Besitzers einer Call-Option kann den Optionspreis (zum Kaufdatum) nicht übersteigen Statistische Auswertungen 15 / 30 Statistiken pro Prüfungsfrage und Antwortoption

16 Durchschnittlich erreichte Prozent pro Frage k_65 FF36[]merkmale k_65 AN08[]thode 6a k_65 AL31[]nleihe 2 k_65 EF15[]holder 2 k_65 RI21[]heorie 3 k_65 DA01[]heorie 1 k_65 OP39[] Theorie k_65 BF06[]Modell 1 k_65 RI10[]llung 04 Frage k_65 SW03[]ertung 2 k_65 KW01[] Theorie k_65 OP35[]endite 3 k_65 KR22[]lfristig k_65 KR47[]gszinsen k_65 IN03[]achteile k_65 IN46[]zahlen 2 k_65 FM48[] Theorie k_65 FM91[]jährig 9 k_65 FI08[]ergleich k_65 FF39[]ndwert durchschnittlich erreichte Prozent je Frage Statistische Auswertungen 16 / 30

17 Durchschnittlich erreichte Prozent pro Frage, gruppiert nach Note 5 nicht genügend 4 genügend 3 befriedigend 2 gut 1 sehr gut k_65 FF36[]merkmale k_65 AN08[]thode 6a k_65 AL31[]nleihe 2 k_65 EF15[]holder 2 k_65 RI21[]heorie 3 k_65 DA01[]heorie 1 k_65 OP39[] Theorie k_65 BF06[]Modell 1 k_65 RI10[]llung 04 Fragen k_65 SW03[]ertung 2 k_65 KW01[] Theorie k_65 OP35[]endite 3 k_65 KR22[]lfristig k_65 KR47[]gszinsen k_65 IN03[]achteile k_65 IN46[]zahlen 2 k_65 FM48[] Theorie k_65 FM91[]jährig 9 k_65 FI08[]ergleich k_65 FF39[]ndwert durchschnittlich erreichte Prozent je Beispiel Statistische Auswertungen 17 / 30

18 verwendet, welche die Anzahl der Noten für alle Aufgaben in der Beschriftung und die Veränderung der Anzahl der Endnoten, wenn die jeweilige Frage weggelassen werden würde darstellt. Sensitivitätsanalyse Die Veränderung wird in kumulierten Werten angezeigt, -2 in der Spalte Genügend bedeutet, dass ohne dieser Frage 2 Studierende weniger die Note Genügend hätten. Es ist möglich, dass 4 Personen von einem Befriedigend zu einem Genügend wechseln und gleichzeitig 6 Personen von einem Genügend zur Note Nicht genügend wechseln. Festgehalten ist in der Tabelle für jede Note die Veränderung, die aus dem Ergebnis aller Veränderungsströme resultiert. Was wäre, wenn eine Frage aus der Prüfung gestrichen würde? 43 Sehr gut 41 Gut 41 Befriedigend 54 Genügend 99 Nicht genügend k 65 FF36[]merkmale k 65 AN08[]thode 6a k 65 AL31[]nleihe k 65 EF15[]holder k 65 RI21[]heorie k 65 DA01[]heorie k 65 OP39[] Theorie k 65 BF06[]Modell k 65 RI10[]llung k 65 SW03[]ertung k 65 KW01[] Theorie k 65 OP35[]endite k 65 KR22[]lfristig k 65 KR47[]gszinsen k 65 IN03[]achteile k 65 IN46[]zahlen k 65 FM48[] Theorie k 65 FM91[]jährig k 65 FI08[]ergleich k 65 FF39[]ndwert Statistische Auswertungen 18 / 30

19 Klassifizierung der Prüfungsfragen Grundlegende Fragen: Messen alle Fragen dasselbe Konstrukt (z.b. eine Kompetenz)? Wenn nicht, welche unterschiedlichen Dimensionen lassen sich identifizieren? Welche Fragen zielen auf die gleichen Dimensionen ab? Faktoren- und Clusteranalyse zeigen ähnliche Prüfungsitems auf, bzw. ordnen die Items verschiedenen Gruppen zu. Wofür ein Faktor bzw. Cluster steht, muss vom Prüfungsverantwortlichen selber interpretiert werden, zum Beispiel: Kompetenzen Zielniveau der Prüfungsfragen (Bloom sche Taxonomie) Verständnisfragen und Auswendiglern-Fragen Theoriefragen und Rechenbeispiele verschiedene Kapitel des Prüfungsstoffes beliebige Kombinationen Statistische Auswertungen 19 / 30

20 Clusteranalyse (Prüfung Juni 2013) Cluster Dendrogram k_65 OP39[] Theorie k_65 AN08[]thode 6a k_65 KW01[] Theorie k_65 FF36[]merkmale k_65 KR22[]lfristig k_65 AL31[]nleihe 2 k_65 SW03[]ertung 2 k_65 OP35[]endite 3 k_65 FM48[] Theorie k_65 FM91[]jährig 9 k_65 FI08[]ergleich k_65 EF15[]holder 2 k_65 IN03[]achteile k_65 RI10[]llung 04 k_65 BF06[]Modell 1 k_65 IN46[]zahlen 2 k_65 KR47[]gszinsen k_65 DA01[]heorie 1 k_65 RI21[]heorie 3 k_65 FF39[]ndwert 3 keine eindeutige Interpretation der Gruppen gefunden Statistische Auswertungen 20 / 30

21 Clusteranalyse (Prüfung Mai 2011) Interpretation der Gruppen nach dem Zielniveau der Prüfungsfragen Statistische Auswertungen 21 / 30

22 Detailanalyse der Fragen und Antworten Jeder Report enthält Detailauswertungen zu jeder Frage zu folgenden Themenbereichen: Tabelle mit Statistiken pro Antwortoption auf Fragenebene durchschnittlich erreichte Prozent pro Note auf Fragenebene grafische Darstellung der Sensitivitätsanalyse geglättete relative Häufigkeit der Antwortmöglichkeiten nach Gesamtpunkten Statistische Auswertungen 22 / 30

23 durchschnittlich erreichte Prozent pro Note auf Fragenebene durchschnittlich erreichte Prozent pro Note sehr gut 2 gut 3 befriedigend 4 genügend 5 nicht genügend Statistische Auswertungen 23 / 30

24 geglättete relative Häufigkeit der Antwortmöglichkeiten nach Gesamtprozenten 5% 25% 50% 75% 95% relative Häufigkeit a (FALSE) b (TRUE) c (FALSE) d (TRUE) e (TRUE) erreichte Gesamtprozent Statistische Auswertungen 24 / 30

25 Auswertungen gemäß der Item Response Theory Item Response Theory Modelle ermöglichen es, Fragenschwierigkeit und Personenfähigkeit getrennt voneinander zu schätzen. Grundlegende Fragen: Wie schwierig sind die Prüfungsfragen, wie fähig sind die Studierenden? Passen die Schwierigkeit der Fragen und die Fähigkeit der Studierenden zusammen? Benachteiligt die Prüfung Personen mit speziellen Eigenschaften? (Geschlecht, Herkunft,... ) Nachteil: Für die Schätzung eines IRT-Modell müssen mehrere Voraussetzungen erfüllt sein (z.b. lokale stochastische Unabhängigkeit, spezifische Objektivitität, Eindimensionalität), daher kann das Modell korrekterweise nur für eine geeignete Untergruppe der Prüfungsfragen angewendet werden. Statistische Auswertungen 25 / 30

26 Person-Item Map Person Item Map Person Parameter Distribution k_65 KR47[]gszinsen k_65 FF36[]merkmale k_65 EF15[]holder 2 k_65 RI21[]heorie 3 k_65 FI08[]ergleich k_65 AL31[]nleihe 2 k_65 RI10[]llung 04 k_65 IN46[]zahlen 2 k_65 BF06[]Modell 1 k_65 SW03[]ertung 2 ttx * * * * * * k_65 OP35[]endite 3 k_65 FM91[]jährig 9 k_65 DA01[]heorie 1 k_65 FM48[] Theorie * * Latent Dimension Statistische Auswertungen 26 / 30

27 Grafischer Modellcheck (Prüfung Mai 2011) Statistische Auswertungen 27 / 30

28 Inhalt Einleitung Software Statistische Auswertungen Noten und Prozentwerte Klassifizierung von Prüfungsfragen Detailanalyse der Fragen und Antworten Auswertungen gemäß der Item Response Theory Zusammenfassung Zusammenfassung 28 / 30

29 Zusammenfassung und weitere Schritte Wir stellen Vortragenden ein Tool zur Verfügung, das ihre MC-Prüfungen automatisiert mit verschiedenen statistischen Methoden auswertet. Der erstellte Bericht enthält detaillierte Erklärungen, wie die jeweiligen Ergebnisse zu interpretieren sind, welche Schlüsse hinsichtlich der Prüfungsfragen gezogen werden können, und welche Konstellationen Anlass zur genaueren Betrachtung bzw. Überarbeitung einer Frage liefern können. Insgesamt soll so den Vortragenden geholfen werden, die Qualität ihrer MC-Prüfungen einzuschätzen und zu verbessern. Ausblick: Integration eines Vergleichs verschiedener Prüfungstermine hinsichtlich Fragenschwierigkeit und Personenfähigkeit Workshops für Prüfungsverantwortliche Zusammenfassung 29 / 30

30 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Zusammenfassung 30 / 30