205/250 Příklad 4.72 Plošná normalizace 4.8.3 Kategorizace slovních sdělení Někdy mohou být pro snazší pochopení výsledků pro žáky a rodiče vytvářeny zdánlivě individualizované zprávy, kde jsou k výsledkům nabídnuty slovní interpretace. Zdánlivost individualizace vyplývá z toho, že podoba této zprávy mezi žáky je víceméně různá, ale její vznik je založen na tom, že je vytvořena z částí textů, které odpovídají žákovu testovému výsledku. Např. je vytvořeno 5 textů pro 5 různých intervalů výsledků buď v bodech, průměrech úspěšnosti, percentilech, či jiné standardizované stupnici. Tyto texty nemusí být vytvořeny jen pro celkové výsledky v testu, ale i pro jeho části. Tím může vzniknout řada možných kombinací textů a zpráva pro žáka vypadá velmi individualizovaně. Výhodou je, že autoři zpráv se snaží přetlumočit kvantitativní výsledky do srozumitelného jazyka, často povzbudivého i v případě horších výsledků. Nevýhodou je, že tato kategorizace je nutně hrubší než číselné vyjádření výsledku (např. dva žáci s blízkými výsledky v testu zapadnou každý do jiné kategorie, a obdrží tedy odlišné texty). Další nevýhodou nebo spíše rizikem je, že autoři zpráv se málo zamýšlejí a nedokladují zdůvodnění interpretace výsledků testu i na dílčích škálách (viz oddíl 4.6.3 a příklad 4.64), interpretaci nabízejí, ovlivňují tím adresáta sdělení, ale chyba spojená s tímto výsledkem je tak velká, že tato interpretace je nesmyslná. Informace o chybách testování je tím ještě více zastřena. 4.8.4 Informace o jednotlivých úlohách Dosud jsme se zabývali otázkou, jak jsou nebo mohou být žákovi a jeho rodičům sdělovány výsledky souhrnné za celý test. Výše řečené je uplatnitelné i pro sdělování výsledků za části testu pro případy, kdy to je odůvodněné (viz oddíl 4.6.3 a příklad 4.64). Pro žáka a jeho rodiče jsou ale velmi cenné i informace o řešení jednotlivých úloh v testu. Je to pro ně jasná zpětná vazba nezkreslená statistickými procedurami, které stojí za vyhodnocením výsledku celého testu i jeho částí. Vhodný přístup je možné demonstrovat na příkladu testů NIQES, kdy žákovi byly 0 %10 %20 %30 %40 %50 %60 %70 %80 %90 %100 %0 7 15 22 30 37 44 52 59 67 74 81 89 96 kumulované relativní četnosti žákůvýsledek testu v % úspěšnosti Empirické distribuční funkce tří testůCP2 - ma9_ T1 typ 1 typ 2 0 %10 %20 %30 %40 %50 %60 %70 %80 %90 %100 %0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 kumulované relativní četnosti žákůvýsledek testu v T-skóre Distribuční funkce T-skóru CP2 - ma9_ T1 typ 1 typ 2 úspěšnost žáka j v % 63 63 63 T-skór žáka j 56 46 58 z-skór žáka j 0,73 –0,35 0,90 Vidíme, že výsledky plošné normalizace se liší od výsledků lineární transformace docela málo. To je dáno tím, že původní rozdělení hrubého skóre se příliš nelišilo od normálního rozdělení, a tudíž předpoklad použití lineární transformace byl porušen málo.