「另外,据官方的说法:最终的分数与错误个数无关、与错误出现的位置无关,与你完成且答对的题目的难度有关。」 根據上面的說法,以及leonchan所整理的論壇討論,嘗試推測一個可能的算分模式如下。 前提:程式會根據固定的邏輯調整題目的難度等級。 假設1:Verbal部分的題目難度以總分差2分做為級距。例如有些題目屬於總分40程度的難度,再下一個等級就是總分42分、44分,以此類推。 假設2:如果在某一個難度以下,所有考題都被應試者答對了,則這些題目不予計分。 記分方式:記分部分各難度等級與該等級答題正確率之乘積加總 / 記分部分各等級正確率之加總 例一:A君41題Verbal測驗中,有1題測試題,其餘40題中答錯11題,難度分配如下:
難度等級(a) 出題數(b) 答對數(c) 答錯數(d) 正確率(e) (a)(e)乘積 -------------------------------------------------------------------------- 42 5 2 3 0.4 16.8 40 10 5 5 0.5 20.0 38 10 8 2 0.8 30.4 36 10 9 1 0.9 32.4 <36 5 5 0 1.0 ==== (不計分) -------------------------------------------------------------------------- 加總: 2.6 99.6 則A君的Verbal總分 = 99.6 / 2.6 = 38.3 → 取整數位為38分。 例二:B君41題Verbal測驗中,有1題測試題,其餘40題中也答錯11題,難度分配如下:
難度等級(a) 出題數(b) 答對數(c) 答錯數(d) 正確率(e) (a)(e)乘積 -------------------------------------------------------------------------- 38 5 1 4 0.2 7.6 36 5 2 3 0.4 14.4 34 5 3 2 0.6 20.4 32 10 9 1 0.9 28.8 30 10 9 1 0.9 27.0 <30 5 5 0 1.0 ==== (不計分) -------------------------------------------------------------------------- 加總: 3.0 98.2 則B君的Verbal總分 = 98.2 / 3.0 = 32.7 → 取整數位為33分。 由例一及例二可知,錯誤個數雖然相同,但因為難度不同的關係,可以造成總分的差異。所以「据官方的说法:最终的分数与错误个数无关、与错误出现的位置无关,与你完成且答对的题目的难度有关。」
下面再舉兩個錯誤題數高於一般預期,但依然可以得高分的例子。 例三:C君41題Verbal測驗中,有1題測試題,其餘40題中答錯7題,難度分配如下:
難度等級(a) 出題數(b) 答對數(c) 答錯數(d) 正確率(e) (a)(e)乘積 -------------------------------------------------------------------------- 46 5 2 3 0.4 18.4 44 10 7 3 0.7 30.8 42 10 9 1 0.9 37.8 <42 15 15 0 1.0 ==== (不計分) -------------------------------------------------------------------------- 加總: 2.0 87.0 則C君的Verbal總分 = 87.0 / 2.0 = 43.5 → 取整數位為44分。 C君雖然答錯7題,但因為錯誤全部都集中在難度等級42分以上的題目,故不影響得高分。 例四:極端例子。D君41題測驗中,有1題測試題,其餘40題中答錯7題,難度分配如下:
難度等級(a) 出題數(b) 答對數(c) 答錯數(d) 正確率(e) (a)(e)乘積 -------------------------------------------------------------------------- 60 10 3 7 0.3 18.0 <60 30 30 0 1.0 ==== (不計分) -------------------------------------------------------------------------- 加總: 0.3 18.0 則D君的Verbal總分 = 18.0 / 0.3 = 60.0 → 60分。 D君雖然答錯7題,但因為錯誤全部都集中在最高難度等級60分的題目,故不影響得滿分。 模式的優勢:
計算簡單,與電腦適性測驗的理論基礎相符。另外,由模式推出的例子貼近GMATPrep的給分情況。 模式的限制:
未將程式如何調整出題難度納入考慮。各難度等級該出多少題無法被模式預測。亦未將未答完題目之扣分情況納入考慮。 設此模式為真(或極為接近現況)時的啟示:
1. 難度等級越低的題目越不能出錯。或許為了避免把「答題細心程度」反映到考試分數之中,ETS會把正確率等於1則不計分調整為正確率高於某個數值 (如0.9) 則不計分。但無論如何,簡單的題目錯得越多,總分就會顯著偏低。 2. 遇到難題而無法抉擇時應儘速猜題,不要浪費太多的時間。如果覺得答題越來越難,已經超過自己的程度,不用因此感到灰心。儘管下一題的難度可能會變低,只要較低難度的題目都能把握住,維持高正確率,總分計算就不會受到高分題答錯的影響。 3. 不需要追求極端的正確率。當然因為無法準確判斷各題的難度等級,所以還是應該儘可能答對當下所面對的題目。但如例四所示,只要錯誤都只出現在最高難度等級的題目區間,還是能得滿分。 4. 反推GMATPrep的估計分數應該極具參考價值。GMATPrep的題庫雖然較出題題庫小,只要難度等級的分配情況和原題庫相當,使用者事先也並未做過相同的考題,則其所估計出來的成績應該與真實情況相去無幾。
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