Вопрос: Какой проходной балл установить по тесту?
Самый распространенный ответ: 80%, но это не обязательно так.

Почему 80% для многих загадка. Возможно, потому, что принципу Парето “20 % усилий дают 80 % результата, а остальные 80 % усилий — лишь 20 % результата”, хотя как это применить к оценке знаний после прохождения обучения сложно пояснить. И тем не менее это самый частый показатель проходного балла, который я встречала в своей практике. Бывает и выше. Ведь порою организаторам обучения хочется, чтобы все, кто учился, сдали тест на “отлично”, в идеале набрали 90%, а то и 100%. Так кажется, мы будем уверены, что каждый из выпускников знает ответ на каждый из значимых (по мнению разработчика тестов) вопросов. И этот аргумент можно понять.

Если вы делаете свои первые тесты, предлагаю ориентироваться такими подходами к установлению проходного балла и времени тестирования:

👉 Сам тест должен быть грамотно сформулирован (база про то, как делать тесты):
- банк вопросов с выборкой для конкретной попытки тестирования,
- дистракторы/неправильные ответы сформулированные на основе типичных ошибок
- в целом грамотные формулировки вопросов,
- установление оптимального кол-ва вариантов ответов к вопросу
- по возможности определения веса/уровня сложности и оценки для каждого вопроса

👉 Проходной балл по тесту вначале можно установить на уровне от 60 до 80% и посмотреть, насколько ученики справляются с этим решением. Набрав несколько десятков попыток, можно посмотреть на то, как выглядит распределение по баллу и насколько это похоже на кривую Гаусса (нормальное распределение). Если видим, что есть перекос (значительное кол-во учеников, то есть где-то более половины, набирают выше 80% или ниже 60%), то корректируем тест, чтобы он не был в первому случае слишком простым, во втором слишком сложным.

👉 Время тестирования можно установить, засекая время на реальное решение вопроса/задачи учениками из целевой группы. А можно и экспертно установить, скажем, 1 минуту на 1 вопрос (взвесив, что этого времени действительно достаточно на наш взгляд, как экспертов и разработчиков курса). Далее снова, набрав несколько десятков попыток, можно посмотреть на то, как выглядит распределение по баллу и насколько это похоже на кривую Гаусса (нормальное распределение). Если видим, что есть перекос (значительное кол-во учеников, то есть где-то более половины, сдают тест очень быстро, или, наоборот, не успевают ответить на все вопросы), то корректируем тест, чтобы он не был в первому случае слишком простым, во втором слишком сложным.

Чем больше у вас данных, тем более точные выводы можно делать. Углубляясь в тему нормального распределения можно найти более четкие рекомендации о том, как работать с тестами и аналитикой, особенно если вы делаете сертификационные курсы и важно четко установить критерии оценки.