評価ツールの難易度の調整：統計学試験のBlooming

ブルームの分類法は、統計における評価課題の複雑さのレベルを評価するためのツールとして提案されています。分類法の各レベルでタスクを特定する方法に関するガイドラインが提供され、テスト問題の例と説明が含まれています。試験の「Blooming」を通じて - つまり、ブルームの分類法上の構成要素を特定することによって - 統計の試験問題の難易度レベルは、両方のブルームインデックスと高次の認知スキルに割り当てられた得点の割合により、擬似的に客観的に評価することができます。このアプローチの提案された応用の一つは、時間をかけて段階的に実施されたコースの変革による学生の学習への影響を評価することです。特に試験問題に関して、評価ツールは難易度と学生のパフォーマンスを比較することができます。事例研究として、入門コースの試験が事後的にBloomedされ、学生のパフォーマンスと比較されます。