Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 8 Đại học Đà Nẵng năm 2012

XÂY DỰNG HỆ THỐNG CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM KHÁCH QUAN
CHƯƠNG ĐỘNG HỌC CHẤT ĐIỂM VỚI SỰ HỖ TRỢ
CỦA PHẦN MỀM VITESTA
BUILDING THE SYSTEM OF MULTIPLE CHOICE QUESTIONS FOR THE
CHAPTER OF KINETICS OF PARTICLE WITH THE SUPPORT
OF THE VITESTA SOFTWARE
SVTH: Đặng Thị Hương
Lớp 08SVL, Khoa Vật lý, Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng.
GVHD: PGS.TS Nguyễn Bảo Hoàng Thanh
Khoa Vật lý, Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng.

TÓM TẮT
Trong bài báo này, tác giả xin được trình bày kết quả việc phân tích đánh giá câu
hỏi trắc nghiệm khách quan chương Động học chất điểm Vật lý 10 Nâng cao theo lý thuyết IRT
(Item Response Theory) với sự hỗ trợ của phần mềm Vitesta. Phần mềm này không chỉ cho chúng
ta những con số cụ thể, chính xác, nhanh chóng mà còn giúp cho người sử dụng có thể hình dung
trực quan về câu hỏi trắc nghiệm, đề trắc nghiệm, năng lực của học sinh và quan hệ giữa các yếu
tố đó dưới dạng văn bản và đồ thị.
Từ khoá: Vitesta, Động học chất điểm, lý thuyết Ứng đáp câu hỏi.
ABSTRACT
This paper presents the results of the analysis and evaluation of multiple choice questions
for the chapter of kinetics of particle in the Grade 10 Advanced Physics book based on Item
Response Theory with the support of the Vitesta software. This software does not only give us
the specific, accurate and fast numbers but also helps users visualize the multiple choice
questions, multiple choice tests, the capacity of the candidates and the relationship of
these factors indicated in texts and graphs.
Key words: Vitesta, Kinetics of particle, Item Response Theory.

1. Đặt vấn đề

( ) (1 )
1 exp ( )
ab
P c c
ab




  

. So với lý thuyết TN cổ điển, lý thuyết IRT ưu việt hơn
nhiều. Trong lý thuyết TN cổ điển độ khó, độ phân biệt của các CH tính được phụ thuộc
vào mẫu HS được chọn để thử nghiệm và năng lực xác định được của HS phụ thuộc vào
ĐTN cụ thể mà HS làm. Với IRT, các tham số đặc trưng của CH (liên quan đến độ khó, độ
phân biệt, mức độ đoán mò) không phụ thuộc mẫu thử để định cỡ CH và năng lực đo được
của HS không phụ thuộc vào một ĐTN cụ thể, tức là phải như nhau cho dù đo bằng bất kỳ
ĐTN nào được lấy từ NHCH đã được cùng định cỡ. Theo IRT, mỗi CH có các thuộc tính
đặc trưng cho nó và mỗi HS ở một trình độ nào đó có một năng lực tiềm ẩn xác định, các
thuộc tính và đặc trưng này không phụ thuộc vào phép đo.
3. Xử lý số liệu bằng phần mềm Vítesta
Sau khi soạn thảo CH theo đúng quy trình gồm 4 giai đoạn theo 10 bước và tiến
hành cho HS kiểm tra, các phiếu trả lời sẽ được đưa vào máy quét hoặc nhập từng bài TN
vào máy tính. Vitesta sẽ tiến hành xử lý và sau đây là những chức năng chính của nó:
Định cỡ đề trắc nghiệm theo các mô hình IRT với 1, 2 và 3 tham số từ đó cung cấp tường
minh các đường cong đặc trưng, hàm thông tin của từng CHTN và ĐTN; thực hiện phép
biến đổi thông qua đường cong điểm thực của ĐTN nhằm thu được điểm số của từng HS
theo một thang điểm mong muốn nào đó (trên 10, trên 20, trên 100 v v…); độ khó, độ
phân biệt của CHTN theo lý thuyết cổ điển; cung cấp thông tin về tương quan giữa ĐTN
và mẫu HS, sơ đồ bài làm của từng HS; biến đổi điểm thô thành điểm thực theo thang điểm

Các phương án: A B C D*
Số TS chọn: 119 26 30 200
Tỉ lệ TS chọn PA (%) 31,73 6,93 8,00 53,33
Tương quanđiểm nhị phân:-0,07781 -0,02414 -0,12275 0,15164
Giá trị t: -1,50739 -0,46630 -2,38873 2,96283
Giá trị p: 0,06628 0,32064 0,00870 0,00162
=========================================================================
Câu số: 38
Bỏ qua: 0
Độ phân biệt (cổ điển): 0,26768
Độ khó (cổ điển): 0,41067
Độ phân biệt IRT(a): 0,32812
Độ khó IRT(b): 0,70554
Độ phỏng đoán IRT(c): 0,00361
Các phương án: A B C* D
Số TS chọn: 67 100 154 54
Tỉ lệ TS chọn PA (%) 17,87 26,67 41,07 14,40
Tương quanđiểmnhịphân: -0,04281 -0,10294 0,26768 -0,19871
Giá trị p: 0,20423 0,02318 0,00000 0,00005
========================================================================
Từ các số liệu ở bảng trên chúng ta có thể chọn các CHTN theo độ khó, độ phân
biệt, độ đoán mò, cũng như các phương án nhiễu để lưu vào ngân hàng câu hỏi(NHCH),
như ở câu 13 cho thấy: độ khó 0,53, độ phân biệt kém, độ khó IRT -0.18, mức độ đoán mò
Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 8 Đại học Đà Nẵng năm 2012
hơi cao gần 0.048 chúng tỏ số học sinh may rủi nhiều trong phương án đúng này mặc dù có
đến 53% số HS chọn. Nhiễu A tốt hơn nhiễu B vì lôi cuốn được nhiều HS chọn, độ phân
biệt bé hơn và giá trị p nhỏ hơn nhiều (p<0.05 là tốt). Nhiễu C tuy ít HS chọn nhưng khá
hay nhưng tất cả không đạt vì độ phân biệt quá thấp. Tóm lại câu này chưa tốt, để đưa vào
NHCH phải điều chỉnh sửa lại. Câu 38 ta thấy: độ khó 0.41, độ phân biệt tốt, độ khó theo
IRT 0.7 vượt mức năng lực trung bình 0, độ đoán mò thấp 0.00361, các phương án nhiễu Đồ thị phân bố điểm vẽ lại các điểm dữ
Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 8 Đại học Đà Nẵng năm 2012
liệu từ thực tế trên cơ sở các HS và CH đã được đánh giá. Mỗi điểm màu xanh là một hoặc
nhóm các HS có cũng điểm thô và cùng mức năng lực thu được từ quá trình ước lượng.
Bảng 2: Bảng giá trị ước lượng năng lực học sinh.
¦ STT¦ SBD ¦Năng lực ¦ Sai số chuẩn¦ Đúng/Tổng ¦Điểm quy đổi|
+ + + + + + |
¦ 1¦ 0000004204¦ 0,06114 ¦ 0,33228 ¦ 19/40 ¦ 506,11|
¦ 2¦ 0000004206¦ -1,00712 ¦ 0,35840 ¦ 13/40 ¦ 399,29|
¦ 3¦ 0000004205¦ 0,70245 ¦ 0,33404 ¦ 22/40 ¦ 570,24|
¦ 4¦ 0000004201¦ 0,75495 ¦ 0,33478 ¦ 23/40 ¦ 575,50|
¦ 5¦ 0000004202¦ 1,11315 ¦ 0,34222 ¦ 26/40 ¦ 611,31|
¦ 6¦ 0000004207¦ -1,18283 ¦ 0,36597 ¦ 12/40 ¦ 381,72|
¦ 7¦ 0000004208¦ -1,46916 ¦ 0,38011 ¦ 10/40 ¦ 353,08|
¦ 8¦ 0000004209¦ 0,12916 ¦ 0,33183 ¦ 19/40 ¦ 512,92|
¦ 9¦ 0000004210¦ 0,73595 ¦ 0,33450 ¦ 22/40 ¦ 573,60|
¦ 10 ¦ 0000004211 ¦ 2,02687 ¦ 0,38062 ¦ 29/40 ¦ 702,69|
Dựa vào bảng này ta có thể biết HS đang ở trường nào, lớp nào, năng lực của họ là
bao nhiêu cùng với số câu mà họ trả lời đúng. Nhưng quan trọng hơn hết trong bảng này là
điểm quy đổi. Từ Bảng 3 có thể rút ra một nhận xét: có những HS đạt điểm thô như nhau
(tức số CH trả lời đúng bằng nhau) nhưng lại có điểm quy đổi khác nhau. Lý do là vì mỗi
CH mà các HS đó làm được sẽ cung cấp cùng 1 điểm thô nhưng chúng lại có độ khó khác
nhau. Điều nhận xét trên cho thấy rõ điểm thô không đánh giá đúng năng lực của HS. Ví
dụ: HS có SBD 04 và 09 trả lời đúng 19/40 nhưng HS 09 có điểm số cao hơn vì năng lực
lớn hơn nghĩa là số câu hỏi đã làm được trong 19 câu này khó hơn 19 câu kia. Với lý
thuyết cổ điển thì số điểm bằng nhau.

CH trả lời đúng thực sự là do HS có được kiến thức đó hay quay cóp, đoán mò và một CH
đặt ra cho HS này là nguyên nhân nào mà 10 câu khó làm đúng trong khi 8 câu dễ không
làm được. Nếu là HS ở trong lớp học mà GV đó dạy thì có thể điều tra, nắm được ngay
tình hình học tập của HS để từ đó có kế hoạch hỗ trợ và điều chỉnh kịp thời không chỉ một
em trên mà với tất cả HS mà GV đó giảng dạy.
4. Kết luận
Với ví dụ minh hoạ trên có thể kết luận rằng: VITESTA cho phép ước lượng kết
quả đạt độ chính xác tương đương nhưng thực hiện nhanh chóng, dễ sử dụng và cung cấp
tiện ích hơn nhiều so với 1 số phần mềm hiện nay và dựa trên việc phân tích đánh giá đó
lựa chọn các câu CH có độ khó, độ phân biệt và giá trị nội dung đạt yêu cầu để lưu vào
Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 8 Đại học Đà Nẵng năm 2012
NHCH. Như vậy, trong 40 câu có một số câu cần phải chỉnh sửa lại như câu 3, 11, 13, 18
còn lại 9 câu ở mức độ nhận biết, 8 câu ở mức độ thông hiểu và 19 câu ở mức độ vận dụng
lưu vào ngân hàng CH.
Chúng tôi nghĩ cần phải sớm phổ biến kỹ thuật xây dựng câu hỏi trắc nghiệm theo
hướng này. Nếu ngân hàng câu hỏi đủ lớn, được soạn thảo và phân tích cẩn thận bao trùm
toàn bộ chương trình, các bài kiểm tra luôn thay đổi nội dung sẽ tác dụng tốt đến quá trình
tự học, làm giảm sự may rủi, học tủ, học lệch, hạn chế được nạn quay cóp buộc HS phải
học từ đầu. Từ đó, nó không chỉ giúp cho HS thay đổi phương pháp học một cách tích cực,
sáng tạo mà còn giúp giáo viên và nhà quản lý giáo dục có một phương pháp dạy và quản
lý hiệu quả hơn.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Lâm Quang Thiệp (2011), Đo lường trong giáo dục, lý thuyết và ứng dụng, Nhà xuất
bản Đại học quốc gia Hà Nội.
[2] Lâm Quang Thiệp, Lâm Ngọc Minh, Lê Mạnh Tấn, Vũ Đình Bổng (2007), “Phần
mềm Vitesta và việc phân tích số liệu trắc nghiệm”, Tạp chí giáo dục, số 176,
11/2007.
[3] Nguyễn Bảo Hoàng Thanh (2011), Kiểm tra đánh giá trong giáo dục, Nhà xuất bản
Đà Nẵng.