ย้อนไปที่ ตอน ๑  ๒  ๓  ๔  ๕  ๖  ๗

การวิเคราะห์ข้อสอบหลังสอบ

ประโยชน์ของการวิเคราะห์หลังสอบ

1. ช่วยพัฒนาการเรียนการสอน  เช่น  ข้อสอบที่นักเรียนส่วนใหญ่ตอบได้  การสอนอาจไม่ต้องเน้นมาก  ตรงกันข้ามถ้าส่วนใหญ่ตอบได้ไม่ดี การสอนในปีต่อไปควรเน้นมากขึ้น
2. ใช้ในการปรับปรุงข้อสอบ  เช่น บางทีพบว่าตอบผิดหมดเพราะมีข้อผิดพลาดในตัวข้อสอบเอง ทำให้เกิดความชำนาญในการสร้างข้อสอบให้ดียิ่งขึ้นทำให้ได้ข้อสอบคุณภาพดีเก็บไว้ในธนาคารข้อสอบ
3. ใช้พิจารณาช่วยการตัดสินใจในการตัดสินผลสอบ

การวิเคราะห์หลังสอบ มี 2 แบบ คือ

1. การวิเคราะห์ข้อสอบรายข้อ
2. การวิเคราะห์ข้อสอบทั้งฉบับ

การวิเคราะห์ข้อสอบรายข้อ  (Item  Analysis)

วัตถุประสงค์  :  เพื่อดูคุณสมบัติของข้อสอบแต่ละข้อในด้านต่าง ๆ คือ

• ระดับความยาก  (Level of difficulty หรือ P )
• อำนาจจำแนก  (Power of discrimination หรือ r )
• ประสิทธิภาพของตัวเลือก - ตัวลวง

วิธีการ  :  แบ่งกลุ่มผู้สอบออกเป็น 3  กลุ่ม  คือ

• กลุ่มเก่ง  กลุ่มปานกลาง  และกลุ่มอ่อน  โดยเรียงตามลำดับคะแนนจากสูงสุดลงมาต่ำสุด
• กลุ่มเก่ง (ตัดขึ้นไปข้างบน ที่ร้อยละ 25-33 ส่วนใหญ่ program นิยมใช้  27  แต่ถ้าโค้งแจกแจงไม่ปกติ มักใช้ 33 โดยนับจากคะแนนสูงสุดลงมา)
• กลุ่มอ่อน (ใช้จำนวนเดียวกับกลุ่มเก่ง  แต่นับจากคะแนนต่ำสุดขึ้นไป)
  ถ้าจำนวนผู้สอบมีน้อยมาก (น้อยกว่า 30 คน) อาจใช้การแบ่งเพียง 2 กลุ่ม และไม่ควรคิดด้วย Program เพราะจะเกิด error มาก  ต้องคิดเอง

การวิเคราะห์ :

• ใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์
• คำนวณจากสูตร  (ค่า  r  มักสูงกว่าที่ได้จากการใช้โปรแกรม)
• ระดับความยาก (P)  คิดจากร้อยละของจำนวนผู้ตอบข้อสอบข้อนั้นได้ถูกต้อง
               P     =    H+ L / 2 N
  P    =     ระดับความยาก
  H    =     จำนวนคนในกลุ่มเก่งที่ตอบข้อสอบถูก
  L    =     จำนวนคนในกลุ่มอ่อนที่ตอบข้อสอบถูก
  N    =     จำนวนคนในกลุ่มเก่งหรืออ่อนซึ่งมีจำนวนเท่ากัน

 ข้อสอบแต่ละข้อควรมีระดับความยาก  0.2 - 0.8
 ข้อสอบที่ระดับความยาก < 0.2 หรือ > 0.8   ควรตัดทิ้ง

 ข้อสอบที่มีระดับความยาก 0.5  จะมีอำนาจจำแนกสูงสุด

 ข้อสอบที่จำเป็นต้องรู้  ควรมีระดับความยากที่ 0.6 -0.8

 ข้อสอบที่ยากไปหรือง่ายไป มักไม่สามารถจำแนกคนเก่ง-อ่อนได้

• อำนาจจำแนก (r) หมายถึง คุณสมบัติของข้อสอบที่สามารถแยกนักศึกษาได้ว่าเก่งหรืออ่อน ข้อสอบที่มีอำนาจจำแนกดี คือ ข้อสอบที่นักศึกษาในกลุ่มเก่งตอบถูกมากกว่านักศึกษาในกลุ่มอ่อน

r     =     H  -  L/N

r     =   อำนาจจำแนก
H    =   จำนวนนักศึกษาในกลุ่มเก่งที่ตอบข้อสอบถูก
L    =    จำนวนนักศึกษาในกลุ่มอ่อนที่ตอบข้อสอบถูก
N    =    จำนวนนักศึกษาในกลุ่มเก่งหรืออ่อน ซึ่งมีเท่ากัน

ค่า r จะมีค่าระหว่าง   + 1.00 ถึง -1.00
               
       r   =     0.40  ขึ้นไป    ดีมาก
       r   =     0.30-0.39      ดี
       r   =     0.20-0.29      พอใช้  อาจต้องปรับปรุงบ้าง
       r   ต่ำกว่า  0.20  ควรตัดทิ้งหรือแก้ไข  

• ประสิทธิภาพของตัวเลือกและตัวลวง
  ข้อสอบที่มีคุณภาพดี จะมีลักษณะของตัวเลือกและตัวลวงดังนี้
• ตัวเลือกที่ถูกต้อง คนในกลุ่มเก่งต้องเลือกมากกว่ากลุ่มอ่อน
• มีการกระจายของผู้เลือกคำตอบตามตัวลวงต่าง ๆ
• คนในกลุ่มอ่อนต้องเลือกตัวลวงมากกว่าคนในกลุ่มเก่ง  (ค่า  r  ของตัวลวงจะติดลบ)
• ตัวลวงที่ไม่มีนักศึกษาเลือกเลย  อาจเป็นเพราะตัวลวงนั้นง่ายหรือตื้นเกินไป
• ตัวเลือกที่ถูกต้องที่กลุ่มเก่งเลือกน้อยกว่ากลุ่มอ่อน  อาจเป็นเพราะ คำถามหรือคำตอบไม่ชัดเจน หรือเป็นเพราะคนเก่งคิดมากเกินไป

ตัวอย่างที่ 1

PH = กลุ่มเก่ง   PL = กลุ่มอ่อน   P = ค่าความยาก   r = อำนาจจำแนก

  *คำตอบที่ถูกต้อง

วิเคราะห์  :   เป็นข้อสอบที่มีคุณภาพดี ถ้าดูข้อถูก E ค่า P = 0.44 แสดงว่าค่อนไปทางยาก ค่า r = 0.39 ดี แสดงว่าแยกคนเก่งกับคนอ่อนได้  แต่เมื่อดูตัวลวงแต่ละตัว จะเห็นว่า ตัวลวง A  อาจต้องปรับปรุงแก้ไขเพราะ ลวงคนในกลุ่มเก่งมากกว่ากลุ่มอ่อน (PH มากกว่า PL) ส่วนตัวลวงข้อ B C D ใช้ได้

ตัวอย่างที่ 2

*คำตอบที่ถูกต้อง

วิเคราะห์  :  ข้อสอบคุณภาพไม่ดีเพราะอำนาจจำแนกติดลบ คนในกลุ่มอ่อนตอบถูกมากกว่าคนในกลุ่มเก่ง ตัวลวง A และ B ลวงคนเก่งมากกว่าคนอ่อน  ตัวลวง C ไม่มีประสิทธิภาพ ไม่มีคนเลือกตอบเลย

ตัวอย่างที่ 3

*คำตอบที่ถูกต้อง

วิเคราะห์  :  ข้อสอบคุณภาพไม่ดีเพราะยากเกินไป อำนาจจำแนกต่ำ ตัวลวง A ลวงคนเก่งมากกว่าคนอ่อน  ตัวลวง C ไม่มีประสิทธิภาพ ไม่มีคนเลือกตอบเลย

ตัวอย่างที่ 4

*คำตอบที่ถูกต้อง

วิเคราะห์  :  ข้อสอบคุณภาพไม่ดีเพราะง่ายเกินไป อำนาจจำแนกติดลบ คนในกลุ่มอ่อนตอบถูกมากกว่าคนในกลุ่มเก่ง ตัวลวง A B C ลวงคนเก่งมากกว่าคนอ่อน

ต่อ ข้อสอบ MCQ และการวิเคราะห์ ๙