評価における妥当性とは

評価の種類にかかわらず、結果から有意義な情報を得るために満たさなければならない条件があります。それが評価における妥当性です。妥当性が正しければ、スコアを生成するだけにとどまりません。私たちは学習、能力開発、機会を得るための有意義な道筋を作ります。

しかし、評価の妥当性とは正確には何ですか？簡単に言うと、評価が測定すべきものをどの程度測定するかということです。評価は多くの学習者の生活を形作ります。生徒の自分自身に対する見方や教師の教え方に影響します。

したがって、制限するのではなく、権限を与える評価が必要な場合は、妥当性を微妙に理解する必要があります。このガイドでは、妥当性の重要性と、それをどのように組み込むことができるかについて説明します。 オンラインコース。

eラーニングにおける評価における妥当性とは

評価における妥当性とは、測定対象が本当に重要なことを反映しているという確信です。パーソナライゼーションとイノベーションが当たり前のeラーニングでは、妥当性の確認がより複雑で重要になります。

基本的に、妥当性は、測定しようとしているものを測定しているかどうかという疑問を投げかけます。簡単に聞こえるかもしれませんが、評価が多肢選択式の質問にとどまらず、シミュレーション、ピアレビュー、またはインタラクティブなタスクにまで及ぶことが多いデジタル学習環境では、答えを慎重に設計して熟考する必要があります。

評価には以下のようないくつかのタイプの妥当性があります。

• コンテンツの有効期間: 評価は関連するすべての資料を対象としていますか？質問や課題が、教えられた内容の全容を反映しているかどうかをチェックします。
• 構成の有効性: 評価は基礎となるスキルやコンセプトを測定していますか？このタイプは、タスクが批判的思考や創造性などの抽象的な特性をどの程度うまく捉えているかに焦点を当てています。
• 基準有効性: 評価結果は実際の結果や外部のベンチマークとどの程度一致していますか？これは、評価を他の信頼できる尺度と比較することによって評価を検証するものです。
• フェースの有効期間: アセスメントは、主張している内容を測定しているように見えますか？顔の妥当性は統計的な証明よりも認識に関するものですが、顔の妥当性は学習者の信頼とエンゲージメントに影響します。

評価における妥当性の例

妥当性とは、評価で測定しようとしているものを正確に測定できることを意味すると説明しました。しかし、それは実際の状況にどのように当てはまるのでしょうか。

プロジェクト管理に関するオンラインコースがあるとします。最終評価は、用語集に焦点を当てた時間制限付きの多肢選択式テストです。ここで問題となるのは、そのテストは実際のプロジェクトを管理する人の能力を実際に測定するのかということです。

おそらくないでしょう。暗記は記録されるかもしれませんが、役割に不可欠な意思決定、チームワーク、紛争解決、時間管理は記録されません。

ここで、同じコースで異なる評価を想像してみてください。学習者はプロジェクトプランを作成し、共有ワークスペースで仲間と共同作業するよう求められます。また、スコープの予期せぬ変更には、次のような方法で対応する必要があります。 分岐シミュレーション。

セットアップはより複雑ですが、実際のセットアップとより密接に一致しています コンピテンシー 教えられている。したがって、後者の場合、妥当性が強くなります。

アセスメントの妥当性が重要な理由

どのような評価においても、妥当性は規制機関や当局によって要求される場合があるという理由だけで重要なわけではありません。むしろ、評価が有効である理由は他にもいくつかあります。

信頼性を育む

妥当性がなければ、最も高度なツールでもノイズになるリスクがあります。公式に見えても、学習者が実際に知っていることやできることについてはほとんど触れていない結果を生成します。

対照的に、評価が有効な場合、評価は強力なレンズになります。スキル、ギャップ、成長、可能性を明確に示してくれます。

現実世界での影響

妥当性は、実際にコースの実際の成果に大きく貢献します。ある企業のeラーニング・プログラムが、従業員のデータ分析のスキルアップを目的としているとします。

ただし、最終テストでは実際の適用ではなく理論的な定義のみが測定されます。さて、会社が「適格」と認定するかもしれませんが、実際にはその人がそのスキルを現実の世界で応用するのに苦労しているかもしれません。その結果、従業員の業績は低下し、機会を逃すことになります。

教育現場ではさらにリスクが高くなります。学生がオンラインの科学コースを受講しているところを想像してみてください。実際の問題に適用するよりも、公式を暗記するだけの評価の場合、その学生は教材を真に理解していなくても高い評価を受ける可能性があります。その後、より高度なコースや職場では、そのギャップが現れ始めます。

より広い範囲では、評価の有効性は資金調達、雇用、政策、進歩にも影響します。つまり、個人の業績だけの問題ではないのです。それは私たちが学び、働くシステムを形作ります。

イノベーションをサポート

評価が有効であれば、イノベーションを支援することもできます。 有効な評価 学生の創造性と批判的思考を刺激します。

焦点が暗記から応用と問題解決に移ると、学生は既成概念にとらわれずに考え、独自の解決策を見つけることが奨励されます。このアプローチは、教室内のイノベーションをサポートするだけでなく、創造的な問題解決と適応性が高く評価される職場での将来の成功に向けて学生が準備することにもなります。

評価の 4 つの柱と妥当性が当てはまる場所

妥当性は評価の4つの柱の1つです。残りの 3 つと妥当性との関係について見ていきましょう。

目的

評価の最初の柱は目的です。なぜ何かを評価するの？学習者の基本的な理解度を確認したり、今後の学習の指針にしたりするかもしれません。

デジタルマーケティングコースを作成するとします。このコースのアセスメントの目的は、学習者が実際のキャンペーンを実施できるようにすることです。そのためには、評価は理論にとどまらず、実践的なスキルをテストする必要があります。

有効性

2番目の原則は有効性です。これについてはすでに詳しく説明しました。ここで、皆さんは自問してみてください。私たちは実際に「ありのままの自分」を測っているのでしょうか？

たとえば、コースの目標が戦略を教えることであり、最終テストでマーケティング用語の定義についてのみ尋ねられる場合、評価は妥当性テストに不合格になります。もっと有効なアプローチは、キャンペーンを分析し、指標を解釈することです。これらのタスクには、現実の世界で本当に重要なスキルが反映されています。

信頼性

評価が有効であることがわかったら、次のステップは一貫性です。信頼性とは、結果が安定していて再現可能でなければならないということです。スキルが似ている 2 人の学習者が同じ条件で同じ評価を受けた場合、その結果は一致するはずです。

たとえば、学習者にサンプルキャンペーンの評価を求めても、採点が 1 人の講師の主観的な意見のみに依存している場合、結果は大きく異なる可能性があります。代わりに、次の項目を追加すると 詳細ルーブリック 複数の査読者に評価を確認してもらうと、結果の一貫性が高まります。

デジタルプラットフォームでは、自動スコアリングも信頼性をサポートできます。例えば、 コースボックスは、AIを活用したコースビルダーであり、 人工知能グレーダー。このツールを使用して AI が生成した評価を作成し、提供したルーブリックに基づいて AI 採点者に評価を採点させることができます。

採点は自動でルーブリックベースなので、提出されるリスクはありません。そのため、結果は一貫していて信頼できるものになります。

価値

最高の評価とは、ただテストするだけではなく、教えることでもあります。学習者が活用でき、教育者が行動に移せるようなインサイトを提供する必要があります。

上記のデジタルマーケティングコースの例では、評価は学習者の戦略に関する詳細なフィードバックで終わる可能性があります。学習者がどのように改善できるかを理解し、講師が学習者をサポートすべき点を明確に把握できれば、評価は真の価値をもたらします。

オンラインコースアセスメントを有効にするにはどうすればいいですか？

オンラインコースのアセスメントを作成する際は、有効性の要件を満たすために次のヒントを参考にしてください。

終わりを思い描いて始める

すべての有効な評価は、明確さから始まります。コース終了までに学習者はどのようなことができるようになるべきでしょうか？コースでクリエイティブライティングを教えているのであれば、評価は文法ドリルを中心に据えるべきではありません。学習者に実際の文章を作成して振り返ってもらう必要があります。

理想的には、評価は学習目標に直接結び付けられるべきです。たとえば、クリエイティブ・ライティング・コースで、受講者はコース修了までに500語の短編小説を書けるようになると書かれている場合、アセスメントでは学習者にまさにそれを行わせる必要があります。

評価形式をスキルに合わせる

コースで選択する評価の種類は、教えているスキルによって異なります。たとえば、クリエイティブ・ライティングのコースでは、学習者が学んだ概念や技法を適用する能力を評価するには、短編小説を書くのが最善の方法かもしれません。

ただし、データ分析コースでは、評価では学習者に実際のデータセットを解釈してもらい、パターンに基づいて意思決定を行う必要があります。一方、歴史や生物学などのコースにおける特定の事実や概念に関する学生の知識をテストするには、多肢選択式の質問が適しています。

現実世界のコンテキストを組み込む

評価にスキルが使用される環境が反映されれば反映されるほど、そのスキルはより有効になります。たとえば、起業家精神のコースでは、ビジネスライフサイクルの各段階を列挙するように求めるよりも、ビジネスアイデアのピッチデッキを作成するように学習者に求める方がはるかに有効です。

その目的は、評価を現実世界のシナリオにできるだけ現実的で関連性のあるものにすることです。こうすることで、学習者は学習した内容の実際の応用を理解できます。

学習目標を強化するフィードバックを提供する

上で説明したように、学習者は評価について思慮深く的を絞ったフィードバックを受ける必要があります。自分が正しかったこと (間違っていたこと) を伝えるだけでなく、なぜそれが重要なのかを伝えることも重要です。そうすれば、評価と現実世界の能力を結びつけることができます。

Courseboxを使用している場合は、学習者ごとに個別のフィードバックを提供できます。あるいは、AI採点者がアセスメントにマークを付け、学習者がその結果をルーブリックと集計して、どこが不十分だったかを理解することもできます。

結論

インストラクションデザイナーは、評価の重要性を見落としがちで、コースの内容に全力を注いでいます。しかし、評価が有効でなければ、学習者の理解度を正確に測ることはできません。

妥当性は、評価の他の2つの柱（信頼性と価値）の前提でもあります。そのため、間違えた場合、評価プロセス全体が崩壊する可能性があります。このガイドのヒントを以下と組み合わせると 自動評価ツール Courseboxと同様に、一般的な有効性の落とし穴を回避するのに役立ちます。