Diskussion:Distraktoranalyse: Unterschied zwischen den Versionen

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Version vom 5. Dezember 2018, 11:41 Uhr

Eine Distraktoranalyse ist nur in MC-Aufgaben/Teilaufgaben, welche mcindex-Variablen verwenden, möglich. Ziel ist es dabei festzustellen inwiefern die Distraktoren ihrer Aufgabe nachkommen. Distraktoren sind falsche Optionen innerhalb eines Multiple-Choice Items, welche von den richtigen Optionen ablenken sollen. Da die Distraktoranalyse Daten aus der aktuellen exerciseChain benötigt, können bei Änderungen dieser älteren Datensätze unter Umständen nicht mehr berücksichtigt werden. Ein entsprechender Fehlertext wird angezeigt, welcher angibt wie viele Daten nicht berücksichtigt wurden und wann der letzte Änderungszeitpunkt der exerciseChain war. Alle brauchbaren Daten werden normal verarbeitet. Sofern durch die Änderung keine Daten unbrauchbar werden, entfällt auch der Fehlertext. Eine typische Änderung, welche Fehler verursacht, ist das Abändern der angezeigten Aussagenanzahl.

Auf der Weboberfläche stehen alle Stufen der Aufgabe, welche eine Distraktoranalyse zulassen, zur Auswahl (hier ist zu beachten, dass es aktuell nur bis Stufe 9 möglich ist, sofern mehr erwünscht ist muss der Programmcode angepasst werden).

Weiter kann man angeben ob Mehrfachbearbeitungen berücksichtigt werden oder nicht. Im Fall von "Ja" werden alle ersten Einreichungen der studentischen Bearbeitungen berücksichtigt. Im Falle von "Nein" werden nur die ersten Einreichungen der ersten Bearbeitungen berücksichtigt.

Es kann noch ein Zeitfenster für die Analyse bestimmt werden, wenn z.B. nur die Daten aus einem bestimmten Zeitraum berücksichtigt werden. Werden die Felder leer gelassen wird als Startdatum der 01.01.1970 und als Enddatum der heutige Tag (eingeschlossen) genommen.

Distraktoranalyse.png

Das Resultat der Analyse wird tabellarisch dargestellt und zeigt alle angezeigten Aussagen mit zugehörigen Indizes an. Für die Aufgabe richtige Aussagen werden grün und Distraktoren rot eingefärbt. Es werden sowohl absolute als auch relative Werte gezählt und der Tabelle hinzugefügt, sodass man erkennen kann, wie oft jeder einzelne Distraktor angezeigt und ausgewählt bzw. nicht ausgewählt wurde. Ein schlechter Distraktor wird von vielen Studierenden als Distraktor erkannt und weist somit eine sehr niedrige relative Auswahlhäufigkeit auf. Diese wird meistens direkt ausgeschlossen und erhöht somit die Ratewahrscheinlichkeit dieser MC-Aufgabe.

Die Zusammenfassung gibt darüber Auskunft wie viele Studenten als auch Lösungen/Bearbeitungen in die Analyse eingeflossen sind. Weiter wird auch das Ergebnis-Delta dieser Aufgabe, sofern vorhanden, aufgeführt um weitere Schlüsse zur Qualität dieser Aufgabe ziehen zu können.

Distraktoranalyse2.png