Rasch Model untuk penilaian pembelajaran

penilaian

1. Pengukuran Pemodelan Rasch pada assessment pendidikan Bambang Sumintono Institute of Educational Leadership - Universiti Malaya email: [email protected] dan [email protected] blog: http://deceng2.wordpress.com http://deceng3.wordpress.com

2. 10:42 AM 2 Apakah Skor = Pengukuran ?

3. Stevens (1946) menyatakan bahwa : pengukuran adalah menempatkan angka ( nomor ) kepada objek atau kejadian sesuai dengan aturan yang ditetapkan 3

4. Contoh : Ujian Bahasa Indonesia Seorang guru memberikan 40 soal : A = benar 30 soal Kemampuan A: (30/40) x 100% = 75% (?) B = benar 25 soal dan C = benar 25 soal Mana yang lebih pintar ? C atau B? D = salah 40 soal D: tidak bisa berbahasa Indonesia?

5. Setiap pengukuran menggunakan instrumen

6. Properti Instrumen : validitas konsep & reliabel 1 . titik tolak 2 . interval yang sama 3 . unit/ satuan 4 . linier ( garis lurus )

7. Pengukuran dalam Fisika Pengukuran dalam fisika menggunakan sistem metrik , contohnya : panjang 1 . Definisi : panjang satu meter adalah jarak yang ditempuh oleh cahaya dalam waktu 1/299 792 428 detik 2 . Instrumen : Penggaris kayu / plastik /metal, pita pengukur dll 3 . Unit: centimeter/ inci /meter/km

8. Pengukuran dalam Psikometri Bagaimana mengukur kecantikan ?

9. 9 Pemahaman tentang jenis data

10. 10 Pemahaman tentang jenis data

11. Stevens (1946) menyatakan bahwa : pengukuran adalah menempatkan angka ( nomor ) kepada objek atau kejadian sesuai dengan aturan yang ditetapkan Kritik : atribut yang diukur harus lah bersifat kuantitatif (scientific); secara instrumental prosedur penentuan untuk estimasi angka menunjukkan besarannya ( Michell , 1997) [ measurement is the numerical estimation and expression of the magnitude of one quantity relative to another] Pengukuran dalam Psikologi

12. Penilaian (assessment) dan Ujian Penilaian adalah cara untuk menempatkan pembelajar dalam konteks yang dapat menyatakan apa yang dia ketahui dan mampu lakukan ( juga menjelaskan apa yang dia belum tahu dan belum mampu dia lakukan ) Ujian adalah prosedur evaluasi yang dilakukan oleh seorang guru terhadap pengetahuan dan keterampilan siswa untuk mengetahui kinerjanya dengan menggunakan instrumen tertentu 10:42 AM 13

13. Skor dan Pengukuran Skor dalam ujian adalah jumlah jawaban benar , tidak berarti itu suatu hasil pengukuran . Pengukuran : harus memenuhi syarat kualitas instrument dalam fisika 10:42 AM 14

14. Rasch Model-1 Skor  Data frekuensi  Probabilitas 40 soal Bahasa Indonesia: A = benar 30 B = benar 25 E = benar 10 Odd Ratio = P / ( N -P ) Odd Ratio A = 30/(40-30)  30/10 B = 25/15 C = 10/30 10:42 AM 15

15. Rasch Model-2 Garis odd ratio = tidak mempunyai interval sama 16 1 39 5 3 5 10 30 20 20 3 10 39 1 0,02564 0,142 0,33 1 3 39

16. Rasch Model-3 Skor  Data frekuensi  Probabilitas  Logaritma 17 Indeks peluang log 0,02564 log 1 log 39 -1,591 +1,591 Kualitas Pengukuran dalam fisika : titik tolak , linear, equal interval dan mempunyai satuan : logit (log odd unit)

17. Peta Konstruk : Taksonomi Bloom 18 Responden Butir Responden dengan tingkat kecerdasan yang tinggi Responden dengan tingkat kecerdasan sedang Responden dengan tingkat kecerdasan rendah . . . . . . Soal jenis Sintesis Soal jenis Evaluasi Soal jenis Pemahaman Soal jenis Ingatan Soal jenis Analisis Soal jenis Aplikasi soal yang sulit soal yang mudah         

18. Rasch model dengan Winteps : Item-Person Map 19

19. 20 Rasch Model dengan Winteps : Fit Statistik

20. 21 Rasch model dgn Winteps : Expected Score ICC kurva ruang kepercayaan Infit kurva garis model ideal kurva ruang kepercayaan Outfit respon yang tidak sesuai ( misfit )    

21. 22 Item CATEGORY/OPTION/DISTRACTOR FREQUENCIES: ENTRY ORDER --------------------------------------------------------------------- |ENTRY DATA SCORE | DATA | AVERAGE S.E. OUTF PTMEA| | |NUMBER CODE VALUE | COUNT % | ABILITY MEAN MNSQ CORR.| Item | |--------------------+------------+--------------------------+------| | 1 D 0 | 2 10 | -1.70 . 37 .2 -.36 |S1 | | A 0 | 1 5 | - 1.33 .3 -.19 | | | B 0 | 8 40 | -.84 .42 .7 -.36 | | | 0 | 3 15 | .36 .21 1.5 .19 | | | C 1 | 6 30 | .91 .52 .7 .56 | | | | | | | | 2 D 0 | 1 5 | -1.33 .2 -.19 |S2 | | A 0 | 3 15 | -1.27 .92 .4 -.32 | | | 0 | 2 10 | -1.07 1.01 .5 -.20 | | | B 0 | 10 50 | -.20 .30 1.0 .04 | | | C 1 | 4 20 | 1.08 .81 .8 .50 | | | | | | | | 3 C 0 | 6 30 | -1.32 .45 .2 -.52 |S3 | | B 0 | 8 40 | -.31 .39 .7 -.04 | | | D 0 | 1 5 | .57 1.0 .14 | | | 0 | 4 20 | 1.07 .73 4.2 .49 | | | A 1 | 1 5 | .57* 1.0 .14 | | Rasch model dgn Winteps : Pengecoh bekerja ?

22. 23 Rasch model dgn Winteps : Deteksi bias soal-1

23. 24 Rasch model dgn Winteps : Deteksi bias soal-2

24. 25 Rasch model dgn Winteps : Skalogram

25. Person Diagnostic 26

26. 27 Rasch model dgn Winteps : fungsi Informasi tes

27. Terima kasih banyak atas perhatiannya …. Pertanyaan , komentar , kritik ……..? 28