CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1. Lý thuyết khảo thí hiện đại Trước đây, lý thuyết khảo thí cổ điển (Classical Test Theory) đã ra đời từ khoảng cuối thế kỉ 19 và hoàn thiện vào khoảng những năm 1970, đã có nhiều đóng góp quan trọng, đặt nền móng cho hoạt động đánh giá trong giáo dục, nhưng cũng thể hiện một số điểm hạn chế như không thể tách biệt năng lực của thí sinh và các tham số của câu hỏi hay xem xét việc ứng đáp dựa vào cấp độ đề kiểm tra chứ không phải cấp độ câu hỏi (Lâm Quang Thiệp, 2010). Với mục đích khắc phục những hạn chế của khảo thí cổ điển, các nhà tâm trắc học đã cố gắng xây dựng một lý thuyết khảo thí hiện đại – lý thuyết ứng đáp câu hỏi, Item Response Theory – IRT, sử dụng mô hình toán học để dự đoán xác suất trả lời đúng một câu hỏi, dựa trên chỉ số về năng lực của người trả lời và độ khó của câu hỏi (Wu & Adams, 2007). Để đánh giá đối tượng nào đó thì lý thuyết khảo thí cổ điển tiếp cận ở cấp độ một đề kiểm tra, còn lý thuyết khảo thí hiện đại IRT tiếp cận ở cả cấp độ câu hỏi và đề thi.
Lý thuyết khảo thí hiện đại đòi hỏi nhiều tính toán, nhưng nhờ sự tiến bộ vượt bậc của công nghệ tính toán bằng máy tính điện tử vào cuối thế kỉ 20 – đầu thế kỉ 21 nên nó đã phát triển nhanh chóng và đạt được những thành tựu quan trọng cho đến nay, được áp dụng rộng rãi, trong đó có phát triển đề thi, xây dựng ngân hàng câu hỏi, phân tích dữ liệu, trắc nghiệm thích ứng và so bằng đề thi (test equating) (Himelfarb, 2019). Các giả thiết IRT Szabo (2008) tổng lược ba giả thiết cơ bản làm nền tảng cho các mô hình IRT, bao gồm mối quan hệ giữa xác suất ứng đáp câu hỏi và năng lực thí sinh, tính đơn chiều và tính độc lập cục bộ. Giả thiết đầu tiên liên quan đến mối quan hệ giữa các biến có thể quan sát được và biến tiềm ẩn, tức là mối quan hệ tương ứng giữa xác suất ứng đáp câu hỏi và năng lực của thí sinh. Mối quan hệ này được thể hiện bằng đường cong đặc trưng của câu hỏi (Item Characteristic Curve – ICC) (Baker, 1997, trích trong Szabo, 2008).
Giả thiết thứ hai là tính đơn chiều (unidimensionality). Keng (2008) đưa ra một ví dụ để minh họa, nếu IRT được sử dụng để mô hình hóa bài kiểm tra đọc hiểu thì người ta giả định rằng bất kỳ sự phụ thuộc thống kê nào giữa các câu trả lời đều được tính bằng năng lực đọc của thí sinh. Giả thiết thứ ba của IRT là tính độc lập cục bộ (local independence) (Hambleton & Swaminathan, 1985, trích trong Keng, 2008). Tùy thuộc vào năng lực của thí sinh, xác suất ứng đáp với câu hỏi không phụ thuộc về mặt thống kê với xác suất ứng đáp với bất kỳ câu hỏi nào khác.
Các học giả nhấn mạnh đặc tính quan trọng của IRT rằng nội dung của một câu hỏi không được cung cấp bất kỳ manh mối nào cho câu trả lời của một câu hỏi khác trong bài kiểm tra. Việc hiểu và tuân thủ các giả thiết IRT là rất quan trọng vì chúng ảnh hưởng đến tính chính xác và độ tin cậy của quá trình xây dựng và phát triển các công cụ đo lường và đánh giá áp dụng IRT. Nếu có bất kỳ sự vi phạm nào đối với các giả thiết IRT, nhà nghiên cứu cần tiến hành sửa lỗi để cải thiện chất lượng của bài kiểm tra cũng như hiệu quả của quá trình đánh giá. Các mô hình IRT Một câu hỏi trắc nghiệm có 3 tham số đặc trưng.
Trong 3 tham số trên, tham số “độ khó (b)” là tham số quan trọng nhất của câu hỏi, tham số b sẽ được sử dụng để đối sánh với tham số năng lực (θ) của thí sinh. Tham số a được sử dụng để thể hiện đặc trưng phân biệt của câu hỏi và tham số c để chỉ tỉ lệ đoán mò của thí sinh khi gặp câu hỏi. Hiện nay có ba mô hình phổ biến trong lý thuyết ứng đáp câu hỏi được phân loại theo số tham số đặc trưng mà mô hình xem xét, bao gồm mô hình một tham số kiểm tra các câu hỏi trắc nghiệm theo chỉ một tham số, độ khó của câu hỏi; mô hình hai tham số phân tích cả độ khó của câu hỏi và độ phân biệt câu hỏi, và mô hình ba tham số bao gồm độ khó của câu hỏi, độ phân biệt câu hỏi và mức độ dự đoán hay đoán mò câu trả lời. Cả ba mô hình đều sử dụng đường cong đặc trưng của câu hỏi làm căn cứ đề phân tích.1 trình bày một số thông tin cơ bản của ba mô hình IRT được tổng hợp (Carlson, 2020; Lâm Quang Thiệp, 2010).
Trong đó, θ là mức năng lực của thí sinh trả lời câu hỏi và P (θ) là xác suất trả lời đúng câu hỏi của thí sinh có mức năng lực θ. Các mô hình IRT một tham số, hai tham số và ba tham số cung cấp khả năng phân loại năng lực của thí sinh và hiểu rõ hơn về tính chất của các câu hỏi trong bài kiểm tra. Sự phức tạp của các mô hình tăng lên từ mô hình Rasch đến mô hình ba tham số, nhưng cũng cung cấp thông tin chi tiết và chính xác hơn về năng lực của thí sinh. Các ứng dụng của IRT trong lĩnh vực kiểm tra đánh giá Lý thuyết ứng đáp câu hỏi từ khi ra đời đã được ứng dụng rộng rãi vì tính hữu ích và ưu việt của nó; và việc phát minh ra máy tính cá nhân đã giúp nhiều nghiên cứu tiếp cận được sức mạnh tính toán cần thiết cho IRT.1: Các mô hình IRT (Carlson, 2020; Lâm Quang Thiệp, 2010) Mô hình Tham số Biểu thức Đường cong đặc trưng của câu hỏi 1 tham số • độ khó của câu hỏi b 2 tham số • độ khó của câu hỏi b • độ phân biệt của câu hỏi a 3 tham số • độ khó của câu hỏi b • độ phân biệt của câu hỏi a • mức độ đoán mò c 12 IRT được sử dụng để phát triển các bài kiểm tra chuẩn hóa, chẳng hạn như Bài kiểm tra năng lực học thuật (SAT).
Sau đó, nó đã trở thành phương pháp tâm trắc quan trọng để xây dựng thang đo vì nó cung cấp một phương pháp giải quyết nhiều thách thức đo lường cần được giải quyết khi xây dựng một bài kiểm tra hoặc thang đo. Mục đích của IRT là cung cấp một khuôn khổ để đánh giá mức độ thực hiện đánh giá và các câu hỏi riêng lẻ trong kiểm tra đánh giá. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của IRT là trong giáo dục, nơi các nhà nghiên cứu sử dụng IRT để phát triển và thiết kế các bài thi, xây dựng và duy trì ngân hàng câu hỏi và cân bằng độ khó của các câu hỏi trong bài thi cũng như các phiên thi khác nhau (Wu và cộng sự, 2016). Đầu tiên, IRT cung cấp những ước tính chính xác và đáng tin cậy hơn về khả năng của người làm bài kiểm tra, vì nó tính đến độ khó và sự phân biệt khác nhau của các câu hỏi cũng như điều chỉnh khả năng đoán mò và các yếu tố ngẫu nhiên khác.
Thứ hai, IRT cho phép tạo ra các ngân hàng câu hỏi là tập hợp các câu hỏi được hiệu chuẩn trên thang đo chung nhờ phương pháp cân bằng, từ đó các câu kiểm tra có thể được chọn hoặc thiết lập theo các tiêu chí cụ thể. Thứ ba, IRT tạo điều kiện thuận lợi cho việc so sánh và cân bằng điểm số giữa các hình thức hoặc phiên bản khác nhau của bài kiểm tra, vì nó đặt chúng trên một thang điểm chung bất biến đối với các câu hỏi cụ thể được sử dụng. Thứ tư, IRT cho phép kiểm tra thích ứng, là một hình thức kiểm tra trên máy tính nhằm điều chỉnh độ khó và nội dung của các câu hỏi phù hợp với năng lực của người dự thi, dẫn đến các bài kiểm tra ngắn hơn và hiệu quả hơn. Tổng thể, nhờ có một số lợi thế so với lý thuyết khảo thí cổ điển, IRT đã được ứng dụng rộng rãi trong việc phát triển và đánh giá bài kiểm tra.
Ứng dụng của lý thuyết ứng đáp câu hỏi IRT không chỉ giúp nâng cao chất lượng của các kỳ thi khách quan hơn, chính xác hơn mà còn tối ưu hóa quá trình phát 13 triển, duy trì và triển khai. Điều này mang lại lợi ích lớn cho cả thí sinh và các bên liên quan. Lý luận về trắc nghiệm thích ứng bằng máy tính 1. Trắc nghiệm thích ứng bằng máy tính Hình 1.1: Biểu đồ CAT (Thompson & Weiss, 2011) Hình 1.1 minh họa quy trình CAT – trắc nghiệm thích ứng bằng/trên máy tính (Thompson & Weiss, 2011).
Trong một quy trình kiểm tra hoàn chỉnh, bài kiểm tra bắt đầu với một câu hỏi được chọn từ ngân hàng câu hỏi đã hiệu chuẩn. Câu hỏi đầu tiên này có thể được chọn ngẫu nhiên hoặc từ một nhóm câu hỏi có độ khó trung bình trong ngân hàng câu hỏi (Choi & McClenen, 2020; Oppl 14 và cộng sự, 2017). Nếu người dự thi đưa ra một câu trả lời đúng, thì một câu hỏi có độ khó cao hơn sẽ được chọn là câu hỏi tiếp theo, và ngược lại, khi người dự thi đưa ra một câu trả lời sai, một câu hỏi có độ khó thấp hơn sẽ được chọn là câu hỏi tiếp theo. Trong quá trình lặp lại này, khả năng của thí sinh được ước tính và tính toán lại dựa trên thành tích của thí sinh cho đến khi hệ thống thu thập đủ bằng chứng để xác định trình độ ngôn ngữ của thí sinh, nghĩa là đã thỏa mãn tiêu chí kết thúc.
Các thành tố của hệ thống trắc nghiệm thích ứng Ngân hàng câu hỏi trắc nghiệm thích ứng Thành tố đầu tiên của CAT là một ngân hàng câu hỏi đã được chuẩn hóa, dùng làm nội dung của hệ thống. Trong trường hợp đánh giá ngôn ngữ, ngân hàng câu hỏi bao gồm các câu hỏi về ngôn ngữ để tạo ra các bài kiểm tra ngôn ngữ. Với một hệ thống trắc nghiệm đã phát triển và đưa vào sử dụng thì các thuật toán đã được xác định từ trước, do đó, chất lượng của ngân hàng câu hỏi chất lượng đóng vai trò quyết định hiệu quả đánh giá năng lực của các thí sinh. Tất cả các câu hỏi trong ngân hàng đều đầu tiên được phân tích với lý thuyết ứng đáp câu hỏi.