Возможности использования экспланаторных моделей современной теории тестирования для оценки психометрических характеристик заданий на электронных образовательных платформах

В работе рассмотрены экспланаторные модели Современной теории тестирования и описаны возможности их применения в рамках электронных образовательных платформ с целью анализа свойств заданий и объяснения источников их трудности. На основе экспланаторной модели LLTM+e построена модель трудности заданий по русскому языку для 2-4 класса, размещенных на платформе Яндекс.Учебник. Моделирование выполнено с учетом элементов методического содержания заданий, надпредметных навыков, требуемых для решения заданий, форматов ответов на задания, механик их интерактивной реализации и других характеристик заданий, выделенных в ходе экспертной оценки. Моделирование показало, что экспланаторные модели позволяют объяснять большое количество дисперсии трудности (в данной работе – до 96%) и оценивать эффект её отдельных источников. Это позволяет разделить вклад в трудность содержательных характеристик задания и внешних характеристик его формы, что и являлось целью работы. Обнаружено, что как формат ответа, так и механики оказывают значимое влияние на трудность задания при контроле элементов методического содержания. Получаемая по результатам моделирования информация полезна для методистов и разработчиков заданий, так как позволяет валидизировать задания из банка и теоретические представления о когнитивных процессах, задействованных в ходе решения заданий, увеличивать методическую ценность контента электронных образовательных платформ и предсказывать трудность новых заданий. Результаты работы подтверждают, что применение экспланаторных моделей Современной теории тестирования на электронных образовательных платформах открывает возможности для объяснения причин наблюдаемого поведения респондентов и более глубокого анализа данных.