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【発明の名称】 判断力の測定方法
【発明者】 【氏名】岩崎 滋

【要約】 【課題】偏差値偏重教育の弊害を補正するために、多肢選択型試験の採点方法を開発し、判断力を数値化する。

【構成】判断力は、無回答を選ぶか誤答を選ぶかで決まり、両者を混同することなく、別個に集計して、採点結果の2軸回転によって決定する。2軸の平均点からのマハラノビス距離が、2年後の業績評価と相関している事実があり、産業上きわめて有用な発明であることが実証されている。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
n問の多肢選択式試験の採点において、問題難易度に応じて、正答用重み係数uをn個と同時に、誤答用重み係数vも問題毎に定め、n問に2個づつ2n個の重み係数を定めること。
【請求項2】
n問の多肢選択式試験の採点において、問題難易度に応じて、正答用重み係数uをn個と同時に、同じ問題に、誤答用重み係数vも問題毎に定め、次に
正答のプラス点P、無回答にゼロ点0、誤答にマイナス点Qを与え、正答用重み係数uとプラス点の積和ΣuPおよび誤答用重み係数vとマイナス点の積和ΣvQとを各々算出し、正答合計点と誤答合計点とを独立に算出すること。
【請求項3】
n問の多肢選択式試験の採点において、問題難易度に応じて、正答用重み係数uをn個と同時に、同じ問題に、誤答用重み係数vも問題毎に定め、次に
正答のプラス点P、無回答にゼロ点0、誤答にマイナス点Qを与え、正答用重み係数uとプラス点の積和ΣuPおよび誤答用重み係数vとマイナス点の積和ΣvQとを各々算出し、正答合計点と誤答合計点とを独立に算出した後、各々の平均値を差し引き、各々の標準偏差で割って標準形に変換し、
プラス点標準形とマイナス点標準形の和を偏差値とし、差を判断力とし、同一回答から同時に2個の指標を算出する方法。
【発明の詳細な説明】【技術分野】
【0001】
この発明は統計心理学を用いたペーパーテストの有用性を拡大する方策の一部をなし、コンピュータ採点の活用に資するものである。
【背景技術】
【0002】
テストの採点方法の歴史
A)記述式試験での順位付けは▲1▼正解▲2▼誤答▲3▼無回答 であった。
例:算数では数式までは正しいが、計算が間違っていた誤答は半分点数を与える。
多肢選択式(どれかに○する。○×式と俗称される)の順位付けは
▲1▼正解 ▲2▼無回答▲3▼誤答 である。
例:5択の場合、誤答に△1/4と負数を与え、全部ランダム回答したときに総和がゼロになるように採点する方法を統計学者は用いるが、日本の学校では、○×式は記述式を単純化した仮の姿と考えて、A)記述式の順位付けを修正して、
▲1▼正解 ▲2▼▲3▼同位 で誤答も無回答も同じと採点している。
C)企業評価では ▲1▼正解▲2▼無回答 ▲3▼▲4▼が無くて▲5▼誤答という感じで極度に減点主義である。
大きくシステマティックに仕事をした時、不具合な部品が1つ入れば、製品不具合の手直しは大変なことになるから、当然な評価制度である。
(松下の石油ストーブの例や自動車のリコールに見られる。)
その代わり、正解が1つではなくて複数あり、とりあえず満足できれば、なんでも正解という甘さはある。
判断力は誤答を選ぶか無回答を選ぶか で測定できる。
かなり、不正解を予測しながらも、あえて答を選ぶ態度を「知的に誠実でない」という学者もいる。誤答も無回答も同位という採点方のもとでは知的不誠実な生徒が増殖する。
分からなくても答えておいた方が得するからである。
無回答を選んだ方が得をする採点が社会通念であることを知らないことが大学と企業の評価ギャップを生む。
企業の中で、無回答行為は、上司・同僚に仕事を投げ返すとか資料を調べに戻ることである。寄せられた期待に添うようになんでも知ったかぶりをして、頑張りとおしてしまう弱い自分を捨てるということである。
判断力というのは、自分が知っているか知らないのか自分を客観的に眺める力と言え、
何とか頑張りとおすのが良いのか、自分では無理だと見極めて投げ返すのが良いのか全体のためには、どちらが良いのか自分を客体として見つめる力である。
だから測定できるのである。
そしてこの知力が、「分からないことは分からない」と言い切る勇気を与える。
企業の中で知ったかぶりをして、いいかげんな発言を繰り返していれば、いつかは嫌われ、疎んじられる。人脈が作れなくなるので、業績も上がらない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
「偏差値だけでは駄目で、総合的に人間を評価しないと」という総論は昔からあった。
近年、「偏差値」以外は「生きる力」と中央教育審議会が発表したことがあるが、具体的にそれは何か定まらず、多分に初等教育教員を悩ましてきた。
偏差値を算出する公式は60年前に初等教育に導入されて以来、日本中に流布してきたが、更なる人物能力の測定値が、初等教育の導入されることなく、無為に年月を費消してきた。従来、高等教育機関では判断力を測定できないと信じていたが為に、偏差値偏重教育がなされていた。
さらに悪いことに、コンピュータがテスト採点のために導入され、多肢選択式テストが多用されながら、採点基準が記述式テストの従来方式のまま、コンピュータ採点に組み込まれてしまった。
因循姑息に従来法を踏襲し、このために、知的誠実さに欠ける人物が高等教育機関から多数卒業し、日本社会に失われた15年をもたらしたといっても過言ではない。
多肢選択式テストの欠点を一部補う採点方法も幾つか提案されてきたが、いずれも偏差値の補正項として埋没し、インパクトが弱く、受験生の「鉛筆を転がしてでも、選択を決め、解答した方が得」という姿勢を変更させるに至らなかった。
学生時代に受験した試験の採点方法のゆがみから、社会人としての正しい判断力が涵養されず、企業人適性が不足する人物を多数卒業させていた。
高等教育機関と企業との評価体系が異なり、新入社員の戸惑いは激しい。
採点方法の不備が社会を歪ませる問題を惹き起こしている。
【課題を解決するための手段】
【0004】
偏差値以外に「判断力」を測定することができる検査を初めて開発し、その効用を確認した。偏差値が高くても判断力指標がエクセントリックな人物を人事部が、評価しない例を個別にも統計的にも確かめ、両指標を活用することで、企業人適性を測定する事を得た。
【発明の効果】
【0005】
本発明により、採点方法が改善され、偏差値のみならず、同時に、判断力について数値を得ることができる。
個人能力を高める為の高等教育過程では、偏差値が重要視されるが、社会人が大組織で活動するためには、チームワークの良さも重要視される。
仕事の判断力の良し悪しが、数年後、組織内における評価を左右することが99%の信頼性をもつ統計結果として確かめられた。適確な測定値が得られれば、偏差値よりも判断力がより重要な指標であることが確かめられた。
判断力が測定できることによって、企業による採用対象者が変化し、教育の価値観も変化する可能性があり、日本の社会に何らかの影響を及ぼすことになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0006】
個人情報保護の観点から、セキュリティを守る必要があり、多肢選択式テストを採点する個所のスタンドアローン計算機に導入するパッケージソフト販売が実施するための最良の形態である。
【実施例】
【実施第1例】
【0007】
判断力の算出例を示す。30間の問題の難易度に応じた重み係数を定めた。難問では誤答が発生し易いので、正答用重みと誤答用重みは負の相関係数を持つように定めた。すなわち、誤答用重みは易しい問題で大きく難しい問題で小さく定めた。


第1_2表 「30問の正誤回答結果」の正誤に応じて、乗じる係数を切り替えて、重み付き正答と重み付き誤答の合計を算出し、両合計の平均値と標準偏差を用いて、標準形(ノルム)にした。
採点結果を第1_3表 「30問の採点結果」に示す。
標準形正答得点と標準形誤答得点の和が主成分分析第1主成分(すなわち偏差値)と強い相関を持ち、
標準形正答得点と標準形誤答得点の差が第2主成分と強い相関を持つ。
(なお主成分分析を行なうデータは予め、1人回答ごとに正答得点と誤答損失点を合計した合計列データを用いた。)
一般に、第2主成分をそのまま使うことには困難が伴う。
すなわちデータの若干の変化によって、第2主成分の正負符号が逆転しやすく、分析ケースごとに異なるのである。
第2主成分と相関を持つ(相関係数の絶対値が大きいことが大切)
標準形正答得点と標準形誤答得点の差を判断力指標とし、安定化を図る。
第1_1図に 標準形正答得点と標準形誤答得点の和と第1主成分との強い相関関係のグラフを示す。


第1_2図に第2主成分と正答・誤答得点の差との相関関係図を示す。


第1_2表に各人のIDと回答結果を文字長30で30問の正誤答状況を示した。






【実施第2例】
実施例第1と同じ算出方法を用いて、87問の適性検査を実施した時の偏差値と判断力の2次元平面に打点した人物群の業績評価例を示す。
一般に、標準化偏差値(ノルム形式)の1/2の平方と標準化判断力(ノルム形式)との和の平方根(2次元空間距離)を等高線表示すると同心長円が得られることを第2_1図「エクセン度等高線図」に示す。


実在の4人の業績評価を第2_2図「エクセン度と業績評価」に示した。
4人の平均値を+マークで示し、バブル図の円の大きさは検索頻度を示す。
平均に近い人物の検索頻度が高く、業績評価も高いことが分かる。偏差値が高くても、判断力が高めに偏ると、検索頻度が低く、業績評価が不調なことが分かる。
入社2年後の業績評価に対し入社検査時、判断力偏りの影響が実証されている。


【実施第3例】
実施例2と同じ問題で、他の対象者に対して実施した適性検査結果の偏差値と判断力から合成した合成関数
(以下 エクセン度 と記す)が
知的相似検索頻度(特願2004−123540参照)の平方根との信頼性99.9%の相関関係を第3_1図 知的相似検索頻度と合成関数の関係に提示する。
ここにおいて検索頻度とは、企業の既存社員が一定期間に新規採用応募者多数との知的相似において社内随一の知的相似度を持つ頻度を示す。
本例では、知的相似は12次元空間のマハラノビス距離から算出されている。
一方、エクセン度は平面上の距離すなわち2次元空間マハラノビス距離そのものであり、12次元空間距離の投影に近いものである。
標準的なエクセン度の関数型は (偏差値標準形の2乗/4+標準形判断力の2乗)/2の平方根 で与えられる。
両者に認められる相関関係は両者の算出公式が適切であることを立証している。


一般に、知的相似検索頻度の高い人物が、チームワークの中心的存在になることが知られており、偏差値と判断力の合成関数エクセン度が業績評価に影響する可能性を示している。
但し、業績評価は企業ごとに評価方法がことなり、ある程度恣意性が混在するので、評価に対する判断力の影響は一律ではない。多くの例では、偏差値より判断力の業績評価に対する影響が強い。
また本事例の男女別業績評価(多分に恣意的評価尺度が異なる)と合成関数エクセン度との関係を第3_2図女性業績評価と第3_3図男性業績評価に示す。
図中の赤丸が実測点を示し、回帰線との適合は信頼性95%以上ある。
エクセン度が低い方が、評価が良い比率が高い。




【産業上の利用可能性】
【0008】
コンピュータ処理を用いる教育産業において、多肢選択テストを利用する場合に有効であり、販売後、問題を変更することなく直ちに利用できる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】の図
【図2】の図
【符号の説明】
【0010】
〔図1〕の符号の説明
A)問題難易度に応じた問題ごとの正答用重み係数
(経験からヒューリスティックに決めた。)
B)誤答用重み係数(正答用重み係数の逆数が諸問題に合う)
C)1人の回答例(1:正答0:無回答_1:誤答を示す。)実用上複数列になる
D)正答得点(正答重みの数値を得点とする)
E)誤答損失点(誤答重みの数値の負号を損失点とする)
〔図2〕の符号の説明
F)1人回答列の合計を正答および誤答の夫々について算出する。
G)標準形(合計点から平均値を引いた差をσで割った値)
H)和と差(2列の標準形の和および差で、軸回転と同様の効果を得た)
K)偏差値は和を2の平方根で割って得る。
L)判断力は差を2の平方根で割って得る。
(判断力は0近傍がバランス良いとして好まれる。
この事例の数値は、即断的過ぎ、数年後の業績評価が低いと予想される。)
M)Ave平均値は合計点を標準形に変換する際に用いる為、別途求めた。
N)σ標準偏差は合計点を標準形に変換する際に用いる為、別途求めた。
【出願人】 【識別番号】500122503
【氏名又は名称】株式会社ヒューマンマヤ
【出願日】 平成18年6月26日(2006.6.26)
【代理人】
【公開番号】 特開2008−9350(P2008−9350A)
【公開日】 平成20年1月17日(2008.1.17)
【出願番号】 特願2006−201287(P2006−201287)