Проблема объективной оценки латентных величин в об­ра­зо­ва­нии стоит достаточно остро. Поиск и ап­ро­ба­ция методов, позволяющих проводить адекватные измерения в со­ци­аль­ны­х об­лас­тях, к ко­то­рым, безусловно, относится и об­ра­зо­ва­ние, – актуальная и не­об­хо­ди­мая задача. Основной идеей данной статьи является популяризация модели Раша как методического инструмента для объективного определения латентных величин в со­ци­аль­но-гу­ма­ни­тар­ной сфере и из­ме­ре­ния качества образования. Обосновывается выбор модели и обоб­ща­ет­ся опыт применения этой теории для выявления учебных достижений выпускников средней школы в области математики.

Освещаются преимущества применения модели Раша, философия которой состоит в том, что экспериментальные данные должны соответствовать модели, а не наоборот. Не модель призвана описывать действительность такой, какова она есть, как в точ­ных науках, а са­ма действительность должна совпадать с ло­ги­чес­ким основанием модели. Теория не допускает, чтобы сильный испытуемый не справлялся с лег­ки­ми заданиями или слабый успешно выполнял сложные. Теория идеализирует действительность, вместе с тем для ее использования недостаточно просто абстрагироваться от «нарушений правил модели», необходимо статистически убедиться в том, что экспериментальные данные соотносятся с ло­ги­чес­ким основанием модели. На первый взгляд, это жесткое требование, но в дан­ном случае, как показало исследование, теория и прак­ти­ка «пожали друг другу руки».

Несмотря на все достоинства модели, автор обращает внимание и на ограничения практического применения рассматриваемой теории. Однако в це­лом результаты проведенных экспериментов показывают способность Раши определять и мо­де­ли­ро­вать учебные достижения и ка­че­ство образования. Ценность модели заключается прежде всего в том, что она позволяет составлять статистически обоснованную картину уровнz измеряемой латентной переменной, дает возможность строить прогнозы на будущее и про­во­дить детальную диагностику настоящего.

1. Ани­си­мо­ва Т. С., Маслак А. А., Осипов С. А. Срав­ни­тель­ный анализ модели Rasch и клас­си­чес­кой модели по точности оценивания// Анализ качества образования и тес­ти­ро­ва­ние: материалы конференции. М.: МЭСИ, 2001. С. 38–42.

2. Ле­то­ва Л. В. Кон­цеп­ция качества высшего профессионального образования: проблемы и пу­ти развития // Омский научный вестник. 2009. № 2 (80). С. 9–11.

3. Ле­то­ва Л. В., Осипов С. А. Ин­фор­ма­ци­он­ные технологии в из­ме­ре­нии латентных величин // Телематика 2012: материалы XIX Все­рос­сийской научно-ме­то­ди­чес­кой конференции. 2012. С. 303–306.

4. Мас­лак А. А. Из­ме­ре­ние латентных переменных в со­ци­аль­ных системах. Славянск-на-Ку­ба­ни: СГПИ, 2012. 432 с.

5. Masters N. G. The Key to Objective Measurement. Australian Council on Educational Research, 2001.

6. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. Copenhagen: Danish Institute for Educational Research. (Expanded edition, 1980, Chicago: University of Chicago Press).

7. Smith R. M. Rasch Measurement Models: Interpreting Winsteps/Bigsteps and Facets Output. Maple Grove. Minnesota: JAM Press, 1999. 58 p.

8. Wright B. D., Stone M. N. Best Test Design. Rasch Measurement Chicago: Mesa Press,1979. 223 p.