Luận văn ứng dụng phần mềm để đánh giá chất lượng câu hỏi khách quan nhiều lựa chọn

Luận văn về phần mềm SPSS hay để phân tích đánh giá chất lượng câu hỏi trắc nghiệm khách quan. Hiện nay trong các kì thi vào Đại học đa số các môn thi theo hình thức trắc nghiệm. Tuy nhiên việc đánh giá chất lượng câu hỏi trắc nghiêm là vấn đề ít được quan tâm. Phần mềm SPSS sẽ giúp ích rất nhiều cho giáo viên để đánh giá chất lượng các câu hỏi trắc nghiệm khách quan...

ÙNG DÖNG PH†N M—M SPSS š NH GI CH‡T L×ÑNG

Tr¦n Trung Ninhv Nguy¹n Thà Nga

Tr÷íng HSP H Nëi

Hi»n nay, nhi·u mæn håc ð phê thæng câ sû döng tr­c nghi»m kh¡ch quan trong

kiºmtra,¡nhgi¡nh÷Ngo¤ingú,Vªt lþ,Sinhhåcv Hâa håc.Khisûdöngtr­cnghi»m,

¡nhgi¡ch§tl÷ñngc¥u häitr­cnghi»ml mët v§n ·phùct¤p.Cânhi·umæh¼nh¡nh

gi¡ ch§t l÷ñng c¥u häi tr­c nghi»m, tuy nhi¶n mæ h¼nh ¡p ùng c¥u häi cõa RACH l 

thæng dönghìn c£ [1] Mæ h¼nh n ych¿ ¡nhgi¡ c¥u häitr­c nghi»mv· ë khâ v  kh£

n«ng¡pùng c¥u häicõa nguíihåc v  chobi¸t c¥u häicâ ëkhâtrung b¼nhl tètnh§t

v cho mët d£iph¥nbè iºmrëng

M°t kh¡c, c¡c k¸t qu£ kiºm tra, ¡nh gi¡ hi»n nay ch y¸u º x¸p lo¤i håc sinh

m  ch÷a ÷ñc sû döngº ph¥n t½ch c¡c thæng tin ph£n hçi, do â ch÷a tªn döng ÷ñc

th¸ m¤nh cõa tr­c nghi»mkh¡ch quan trong vi»ci·u ch¿nh k¸ ho¤ch d¤y håc º gióp

cho cængvi»cph¥nt½ch ch§t l÷ñng c¥u häitr­c nghi»mkh¡ch quand¤ngnhi·u lüa chån

÷ñc nhanh chângv  thuªn ti»n chóng tæi xin giîithi»u c¡ch sû döngph¦n m·mSPSS

(Statistical Package for the Social Sciences)

Ph¦n m·m SPSS [2] l  mët ph¦n m·mxû lþ sè li»uthèng k¶ chuy¶n dönghé trñ

r§t t½ch cückhi t½nh ë khâ, ëph¥n bi»tcõa c¥u häi tr­c nghi»m v °c bi»t l r§t húu

½ch khi¡nh gi¡ ch§t l÷ñng cõa tøng c¥u ¡p ¡n d¤ng tr­c nghi»m nhi·u lüa chån Nhí

SPSS,méith¦y,cæ·ucâthºtü ¡nhgi¡ch§tl÷ñngc¥u häitr­cnghi»mcõam¼nhtrong

qu¡tr¼nhd¤yhåcv  câ thºtüx¥ydüngbë tr­cnghi»m phò hñp,câ ch§t l÷ñngcao èi

vîiHâa håc [3], côngnh÷c¡cmænhåc kh¡c,sau khihåc sinhl m b ikiºm tra, th¦y,cæ

ch§miºmv sûdöngk¸tqu£n yºph¥nt½chl¤i c¡cc¥u häitr­cnghi»mtheoSPSStø

â t½nh÷ñc c¡cch¿ sèv· ëkhâ, ëph¥nbi»t, tø â ¡nhgi¡ch§tl÷ñng cõa tøngc¥u

häi

2 Ph¦n m·m SPSS sû döng º ph¥n t½ch, ¡nh gi¡ c¥u häi

tr­c nghi»m

B÷îc 1: C i °t

Cho¾ach÷ìngtr¼nhv oê¾aCD.N¸ukhængtüëngc i°ttamðmycomputer/

mð ê ¾a CD (F)/ Setup/ OK º m¡y tü ëng c i °t Sau khi c i °t, ph¦n m·m câ

÷íngd¨n Start /SPSS/SPSSforwindows

1 Khai b¡o c¡c bi¸n v  t¶n bi¸n

- M nh¼nhqu£nlþbi¸n(variablesview)l nìiqu£nlþc¡cbi¸ncòngvîic¡cthæng

sèli¶nquan¸nbi¸n.Trongm nh¼nhn yméi h ngtr¶nm nh¼nhqu£nlþmët bi¸n,v 

méi cët thºhi»nc¡cthæng sèli¶nquan¸nbi¸nâ

- T¶nbi¸n (name):L  t¶n¤idi»nchobi¸n nh÷:Håc sinh,tr÷íng,c¥uhäi1,2 ,

têng iºm,t¶nbi¸n n ys³÷ñc hi¹nthàtr¶n ¦u méi cëttrong m nh¼nhdú li»u

-Lo¤ibi¸n(type):Thºhi»nd¤ngdúli»uthºhi»ntrongbi¸n.Kiºubi¸nth÷íngchån

kiºu Numericl  kiºusè

- Sèl÷ñngcon sèhiºnthàchogi¡trà (Width):Gi¡trà÷ñc ph²phi¹n thàbaonhi¶u

con sè

- Sè l÷ñngcon sèsaud§u ph©y÷ñc hi¹nthà (Decimals)

- Nh¢ncõa bi¸n(label):T¶nbi¸nch¿÷ñcthºhi»ntâmt­tb¬ngkþ hi»u,nh¢ncõa

bi¸n choph²pn¶urãhìn v· þngh¾a cõa bi¸n

- Gi¡ trà trong bi¸n(Values): Cho ph²pkhaib¡o c¡c gi¡trà trongbi¸n vîi þngh¾a

cö thº (nh¢ngi¡trà)

V½dö :°tLabel cõa Bi¸nC¥u1 l C1

Valueschån d§uð gâc æs³hi»n rab£ngValueslabel

°t Values=1 ùng vîilabel= Ata se ÷ñc1 =A

Values=2ùng vîilabel=Bta s³÷ñc 2 =B

Values=3ùng vîilabel=Cta s³ ÷ñc3 =C

Values=4ùng vîilabel=D ta s³÷ñc 4 =D

- Gi¡trà khuy¸t(Missing):Dothi¸tk¸b£ngc¥u häicâmëtsègi¡trà ch¿mangt½nh

ch§tqu£nlþ,khæng câþngh¾a ph¥nt½ch,º lo¤ibäc¡cbi¸n n yta c¦n khaib¡o nânh÷

l  gi¡ trà khuy¸t (user missing) SPSS m°c ành gi¡ trà khuy¸t (system missing) l  mët

d§u ch§mv tüënglo¤ibäc¡cgi¡tràn yrakhäic¡cph¥nt½chthèngk¶(v½dö:t¶nhåc

sinh, t¶ntr÷íng)

-K½ch th÷îc cët(columns):Cho ph²pkhaib¡o ërëng cõa cët

- V½tr½ (align):Và tr½hiºn thàc¡cgi¡ tràtrong cët(ph£i, tr¡i,giúa)

- D¤ngthang o(measures): Hiºnthà d¤ngthango cõa gi¡trà trong bi¸n

2 Nhªp sè li»u

-Sau khi°txongc¡cy¶uc¦u chobi¸nchåncûasêDataviewºb­t¦unhªpc¡c

sè li»ucho bi¸n

- M¢ hâa c¡cdúli»utr÷îckhinhªp

+T¶n håc sinh÷ñcm¢hâa b¬ngc¡csè: 1,2,3,4

- M n h¼nh qu£n lþ dú li»u (data view)l  nìi l÷u trú dú li»u nghi¶ncùu vîi mët

c§u tróccì sðdú li»ubaogçm cët, h ngv  c¡cæ giaonhaugiúa cëtv h ng

+Cët (Column):¤i di»ncho bi¸nquan s¡tl c¡cc¥u häi

Méicëts³chùaüngt§tc£ c¡cc¥u tr£líicõac¡chåcsinhtrongmëtc¥u häi÷ñc

thi¸t k¸trong b£ngc¥u häi

+H ng(Row):¤idi»nchomët tr÷ínghñpquans¡t(mët håcsinh),câ baonhi¶u

håc sinhl m b ith¼ ta s³ câ b§y nhi¶uh ng Méi h ngchùa üng t§tc£ nhúngc¥u tr£

líi (thæng tin) cõa mëthåc sinh

+ Æ giao nhau giúa cët v  h ng (cell): Chùa üng mët k¸t qu£ tr£ líi t÷ìng ùng

vîic¥u häi c¦n kh£os¡t (bi¸n)v  mët èit÷ñngtr£ líi cöthº(tr÷íng hñpquan s¡t)

B÷îc 3 : Xû lþ sè li»u

- T½nhë khâ:k=Tl»håcsinhtr£líi óngc¥u häi/têngsèhåc sinhtham gia

tr£líi

ë khâch½nhl tl»ph¦ntr«msè ng÷íitr£ líióngc¥u häi

+ N¸u0 ≤ k ≤ 0, 2 l c¥u häir§t khâc¦n xeml¤i ho°cdòngthªntrång

+ N¸u0, 2 < k ≤ 0, 4:C¥u häikhâ

+ N¸u0, 4 < k ≤ 0, 6: C¥uhäi trungb¼nh

+ N¸u0, 6 < k ≤ 0, 8: C¥uhäi d¹

+ N¸u0, 8 < k ≤ 1 :C¥uhäiqu¡ d¹ c¦n xeml¤iho°c dòngthªn trång

Ta s³xemx²tt¦n sèc¡cc¥u tr£líi cõa méi c¥u häib¬ngc¡ch:

+ Tr¶n thanh cængcö chån Alalyze/ Descriptive Statistics/Frequencis /Chån c¥u

häic¦n t½nh tl»c¡c¡p ¡n rçinh§nmôi t¶n/OK

K¸t qu£thu÷ñcl t¦nsu§tcõa c¡c ¡p¡n A,B,C,D cõa c¥u häilüachån v½dö

c¥u 22:

C22

¡p¡n cõa c¥u häin yl D ëkhâcõa c¥u häi l 60,4% hay0,64

- T½nh ë ph¥n bi»t v  ph¥n t½ch c¡c ph÷ìng ¡n lüa chån cõa c¥u häi

ëph¥nbi»t cõa c¥u häi÷ñc t½nh:

P = (N 1 − N 2 )

n

( −1 ≤ P ≤ 1 )

+N 1:sè håc sinhtrongnhâm iºmcao tr£líi óng

+N 2:sèhåc sinhtrong nhâmiºmth§p tr£líióng

+n l sèhåcsinhtr£líi cõa méi nhâm

(N 1 = N 2=n= 25- 35 %têngsè håc sinhtr£líi )

ëph¥nbi»t cõa ph÷ìng¡n óngc ngd÷ìngth¼ c¥u häiâ c ngcâ ë ph¥nbi»t

cao

ëph¥nbi»t cõa ph÷ìng ¡n nhi¹uc ng ¥mth¼ c¥u nhi¹uâ c ng nhû÷ñcnhi·u

håc sinhk²mlüachån

+P ≥ 0, 4:C¥u häicâ ë ph¥nbi»tr§t tèt

+0, 3 ≤ P < 0, 4:Kh¡ tètnh÷ngcâ thºl m cho tèthìn

+0, 2 ≤ P < 0, 3:T¤m÷ñc,câ thºc¦n ph£i ho nch¿nh

+P < 0, 2 :ëph¥nbi»t k²m, c¦n lo¤ibä haysûachúal¤i cho tèthìn

Ta c thº th§yëph¥n bi»tcõac¥uhäich½nh l hi»usègiúaëkhâ cõanhâmiºm

cao v  ëkhâ cõa nhâm iºm th§p

+Düa v oiºm sèchia håc sinhth nh nhâm :nhâmiºmcao hìn v  nhâm iºm

th§p hìn, méinhâm gçm30 %sèhåc sinhtr£ líi

Chån tr¶nthanhcængcö Data/Sort cases /iºm /OK.Sau khiiºm¢÷ñc s­p

x¸p l¤i ta l§yrahainhâm:nhâm iºmcao (Dc) v nhâm iºmth§p(Dt)

- Ta thi¸t lªp hai bi¸n mîi l  nhâm iºm cao v  nhâm iºm th§pb¬ng c¡ch chån

transform/recode into different variablesv  ta câ hëptho¤i nh÷h¼nhsau:

Sû döngph÷ìngph¡precodev omët bi¸nmîi,çngthíita côngv¨nl÷ugiú÷ñc

bi¸ncô vîic¡cgi¡trà m¢ hâa tr¶ncì sðdú li»uban ¦u.Vi»c m¢hâa l¤i c¡cgi¡ trà v o

trong mëtbi¸n mîi ÷ñcthüchi»n quac¡cb÷îc sau:

- Chuyºn t¶n bi¸n Diem c¦n ành l¤i gi¡ trà v o trong hëp tho¤i variables Khai

b¡o t¶nbi¸n mîiDcv  nh¢nbi¸n mîis³chùac¡cgi¡trà vøa÷ñcm¢hâa l¤itronghëp

tho¤i Outputvariable.Nh§nthanhchangeº x¡c nhªnsükh¡ib¡o n y

- Nh§n v o cængcö Ifand Oldand New Values

Old valuedòngº khaib¡ogi¡tràcôc¦n chuyºn êita chån to nbëc¡cgi¡tràn o

â trongbi¸n(Al other values)

New value dòng º khaib¡o gi¡ trà mîi s³ thay th¸ cho gi¡ trà cõ t÷ìng ùng chån

coppy Nh§nthanhAdd ºl÷usü chuyºn êin y

- ành l¤igi¡ tràcõa c¡cgi¡ tràcõa bi¸n Dcv  Dtcâ i·uki»nk±m theo,ta câ thº

dòngcængcö ifº ànhrac¡ci·u ki»ncho l»nh recode Hëptho¤i If Cases nh÷h¼nh

-Trong hëp tho¤i If Cases, chån l»nh includeif case satisfies conditionº x¡c ành

c¡ci·uki»ntrongvi»cànhl¤i gi¡trà cõabi¸n.Chuyºnt¶nbi¸n Dcc¦nànhl¤i c¡cgi¡

tràv ohëp tho¤ib¶nph£iv nh§ntø b nph½m>=7/Continue/ OKta ÷ñcmëtbi¸n

mîiDcgçm c¡chåc sinhcâsèiºm>=7.Thüc hi»nt÷ñngtü tacâ bi¸nDtgçmc¡cHs

câ iºmsè<=5

(N¸uiºmph¥nc¡chchiahåcsinhth nhnhâmiºmcao iºmth§pcâthºthayêi

tuý b i)

v  c¡c¡p ¡n.

Tr¶n thanhcængcö chån Analyze/Descriptive Statistic / Crosstab

C¡c bi¸ntrongtªpdúli»u÷ñchiºn thàb¶n hëpb¶n tr¡i.Chånc¡cbi¸nh ng÷a

v o hëp Row(s) l  nhâm iºm cao v  nhâm iºmth§p Dc v  Dt C¡c bi¸n cët ÷a v o

hëp Column(s)l  c¡cc¥u häi

Ta düa v ok¸tqu£cõa haib£ngº ph¥nt½ch mët sètr÷íng hñp ¡ngch þsau:

Gi£sûcâ100 b il m cõahåc sinh,nhâmiºmcaogçm 30emv  nhâmiºmth§p

gçm 30 em

H¼nh1:Mæ h¼nh tèt cõa c¡c ph÷ìng ¡n tr£ líi

ëkhâv ë ph¥nbi»tcõa c¥u häil tèt.C¡c ph÷ìng¡ntr£ líisai (A,C, D)·u

÷ñc nhi·uhåcsinhnhâmiºmth§plüachånhìn nhâmiºmcao.C¥u häi¢thüchi»n

÷ñc tètchùcn«ng

H¼nh2: Ph÷ìng ¡n nhi¹u ch÷a h§p d¨n

Sü lüachån cõa håc sinhcho th§yc¦n ph£ixeml¤i ¡p¡n Bº x¡cành t½nhhñp

lþ cõa nâ sovîic¥u d¨n.Câ thºlo¤iluænph÷ìng ¡nâ n¸ug¦n nh÷t§t c£ c¡chåc sinh

·unhªnth§yc¥u â l saiho°cthayth¸ b¬ngmët ph÷ìng¡n mîihaysûachúa l¤icho

h§p d¨n hìn

Lüachån cõa håc sinhcho th§y c¥u häin y câ c¡c¡p ¡n mì hçgiúa Bv  Chåc

sinhkhâ lüachån, gi¡o vi¶nc¦n xeml¤i c¥u nhi¹u k²m ch§tl÷ñng ho°ccôngcâ thº c¥u

H¼nh 3:C¥u tr£ líi mì hç, khæng rã r ng

d¨n khængrãr ng l mhåc sinhd· nh¦m l¨n.Gi¡ovi¶nc¦n so¤nl¤i c¥u häiº £mb£o

ch¿câ mët¡p ¡n óng

H¼nh 4:C¥u häi câ ¡p ¡n sai

Mët l÷ñnglînhåcsinhlüachånmët ph÷ìng¡nsaicö thºl C.Gi¡ovi¶nc¦n kiºm

tral¤i ¡p ¡n ÷a raxemD hayBl ¡p ¡n óngcõa c¥u häi

H¼nh5:C¥u häi câ thº o¡n ng¨u nhi¶n

Lüachåncõahåcsinhchoth§ysüph¥nv¥ncõahåcsinhkhilüachån,nhi·uph÷ìng

¡ncâv´hñplþvîihåcsinhnhâmtr¶n,câthºHS¢düa tr¶nsüphängo¡nng¨unhi¶n

C¡c ph÷ìng¡n ·ucâthºóng ho°csaih¸t

Gi¡ovi¶nc¦nph£ixemx²tmæh¼nhc¥utr£líicõanhâmtr¶nchùkhængph£inhâm

d÷îi º t¼m nhúngc¥u m håc sinhang dü o¡n ng¨unhi¶n Düo¡n ng¨unhi¶n cõa

nhúnghåc sinhkh¡nh§tcâ thºl d§u hi»ucõasüph¥nv¥nv· ·b i cõahåc sinh.Vi»c

o¡nng¨unghi¶nl m t«ngléi o ¤c v o iºmsè v  l m gi£m gi¡trà ë tin cªycõa ·

thi

3 Sû döng k¸t qu£ ph¥n t½ch sè li»u

Chóng tæi ¢ sû döngph¦n m·mSPSSº ph¥nt½ch, ¡nh gi¡ch§t l÷ñng 500 c¥u

trong ch÷ìngtr¼nh Hâa håc 11 ban n¥ngcao qua c¡c b i kiºm tra t¤i ba tr÷íng THPT

cõa H  Nëi.Sau khithücnghi»m s÷ph¤mchóng tæi¢ i·u ch¿nh l¤i mët sèc¥u häi v 

¡p¡n ch÷a ho nch¿nh

4 K¸t luªn

Ph¦n m·m SPSS cho ph²p ¡nh gi¡ nhanh, ch½nh x¡c c¡c ch¿ sè quan trång cõa

c¥u häi tr­cnghi»m kh¡ch quannhi·u lüa chån l ë khâv  ë ph¥nbi»t Nh÷vªy n¸u

méi th¦y, cæ ·ucâ thºsû döngph¦n m·mSPSStrong ph¥nt½ch k¸tqu£ kiºm tra tr­c

nghi»md¤ngnhi·ulüachåns³n¥ngcao ch§tl÷ñngcõaméi c¥uhäitrongbëtr­c nghi»m

cõa mænhåc,quaâ n¥ngcao ch§tl÷ñng d¤yhåc

T€I LI›U THAM KHƒO

[1] D÷ìng Thi»u Tèng, Tr­c nghi»m v  o l÷íng th nh qu£ håc tªp, Nxb ¤i håc

Quèc giath nhphè Hç Ch½Minh, 1995

[2].VôV«nHuy,Vô ThàLan,Ho ngTrång,Ùng döngSPSS choWINDOWSºxû

lþ v ph¥n t½ch dú ki»n nghi¶ncùu, NxbKhoa håc v Kÿ thuªt1997

[3] Nguy¹n Xu¥nTr÷íng, C¡ch bi¶n so¤n v  tr£ líi c¥u häi tr­c nghi»m mæn Hâa

Håc ð tr÷íng phê thæng, NxbGi¡odöc, H  Nëi,2007

ABSTRACT

To apply soft ware in evaluating the tests of multiple answers

To define the quality of tests is a difficult problem in current education Many

evaluatingmethodshavebeenintroduced,buttheyaretoocomplicatedformanyteachers

Thispaperproposes to useSPSSsoftwareto define thequalityof tests

Feedbackcanserveinimprovinglearning-teachingproceduresinteachingChemistry