テストの偏りは教育制度に影響を与えるか？標準化されたテストが、組み込まれたバイアスのために生徒の能力を正確に示さない場合、教育の公平性に影響を与える可能性がある。
教育テストや心理テストにおいて、テストに文化的な言及があり、それを知らない受験生がいる場合、テストバイアスが起こり、受験生が不当に不利になることがある。これは、以下のような要因によって起こる可能性があります：
- レースだ。
- 民族性がある。
- 社会経済的地位。
- 性別は？
テストの偏りは、標準化されたテスト、特に大学入試における不公正な慣行に端を発している。
さらに、テストの偏りは、評価の得点と結果の信頼性と正確性を弱め、その実用性を低下させ、不正確さと不公平さに拍車をかけます。テストの偏りがマイノリティ・グループに及ぼす可能性のある影響は、以下のようなものである：
- 特別支援教育サービスにおいて、少数派の文化的背景を持つ生徒の割合が不均衡である。
- 言語評価における誤診
- 大学入学共通テストの点数が低いことを理由に、有色人種の生徒の入学や奨学金の利用を拒否する。
このブログでは、テストの偏りについて、その種類、偏りが疎外された集団にどのような害を及ぼすか、評価を公正で偏りのないものにする方法について学びます。
教育におけるテスト・バイアスとは何か？
テストの偏りは、測定過程における系統的な誤差のために、テストの得点が異なる集団に対して等しく妥当でない場合に起こる。こうした誤差は、年齢、教育、文化、人種、性別の影響を受けることがある。
それは点数そのものにとどまらず、生徒の能力を誤解し、特定の学習ニーズを過大評価したり過小評価したりする可能性も含んでいる。
さらに、テスト偏重は、学習全般を促進するよりもテストの準備に重点を置く結果となり、特定の疎外された生徒集団を不利な立場に追いやる。
教育におけるテストの偏りの主な原因には、以下のようなものがある：
- 生徒のすべてのグループに知られていない文化的な言及。
- 第二言語として英語を学ぶ生徒のためのテストの問題点。
- 項目の機能差のような懸念は、テスト全体の偏りを助長する。
テスト開発者は、これらの要因に対処し、公正な評価を保証する上で重要である。
テストにおけるバイアスの一般的分類
バイアスは、私たちの日常経験において様々な形で現れるが、テストにおいても存在し、しばしば構成要素の妥当性、内容の妥当性、予測妥当性におけるバイアスとして現れる。
- 構成概念妥当性バイアスとは、テストが測定すべきものを測定しているかどうかをチェックすることである。
- 内容妥当性バイアスは、テストの内容があるグループにとって他のグループより難しい場合に発生する。
- 予測妥当性バイアスは、大学のGPAのようなテストのスコアが将来の成功をどの程度予測できるかを扱う。
内容妥当性バイアスと予測妥当性バイアスの関係は重要です。これらのバイアスは、テスト結果の間違いや特定の生徒グループに対する不当な扱いを引き起こす可能性があります。
このようなバイアスと暗黙の関連性テストについて知ることは、公正で正確なテストを作成するのに役立ちます。テスト結果がどのように解釈されるかを見ることで、バイアスを見つけ、誰にとってもより平等な評価になるよう努力することができます。
構成概念の妥当性バイアス：正確な測定の保証
構成要素の妥当性にバイアスがかかると、テストが評価しようとする特定の事柄を正確にとらえられなくなり、人々の能力について誤解を招く可能性がある。よくある例は知能テストで、言語や文化の違いによってバイアスが生じることがあります。
例えば、英語を学んでいる生徒は、馴染みのない単語が含まれる知能テストに苦労するかもしれない。その結果、実際の学力や知的能力を反映するのではなく、英語力がそれほど高くないように見えてしまう可能性がある。
この種のバイアスは、特定の集団に他の集団よりも大きな影響を与える可能性のある要因に影響されることなく、アセスメントが想定していることを測定することの重要性を強調しています。構成的妥当性バイアスは、人々の能力やスキルの公正な評価を歪める可能性のある影響を避けるために、テストデザインを改善する継続的な必要性を強調します。
内容妥当性バイアス：テスト項目が的外れな場合
教育テストにおける内容妥当性バイアスは、あるテストが他の学生よりも難しい場合に発生します。このバイアスは、特定のグループに不公平な利益をもたらし、評価結果の不正確さにつながる可能性があります。
内容妥当性のバイアスには、文化的経験が大きな役割を果たします。特定の文化的背景を持つ人々にとっては、文化的知識の違いや、テストされる概念に不慣れなため、テスト問題がより難しくなることがあります。このバイアスは、受験者の真の能力や知識の測定を歪め、アセスメントの全体的な妥当性に影響を与える可能性があります。
予測妥当性バイアス：将来の成功を予測する
予測的妥当性とは、テストの得点が、大学でのGPAのような分野での将来の成績をどの程度予測できるかを評価するものである。しかし、このような予測が特定の生徒サブグループに誤って適用され、将来の成功に対する不正確な期待を生み出すと、問題が生じます。この偏りは、生徒の学問的な旅路や成果に大きな影響を与える可能性がある。
予測バイアスは、予測妥当性バイアスとも呼ばれ、様々な生徒集団の将来の成功を過大評価または過小評価することにつながります。文化的背景、言語能力、社会経済的地位などの要素は、これらの予測に影響を与える可能性があり、不公平な扱いを引き起こし、学生グループ内の異なる属性間の教育格差を悪化させる可能性がある。
テスト・バイアスの原因
テストのバイアスはさまざまなところから生じる可能性があり、公正な評価を作成するためには、これらの理由を知ることが重要です。テストの偏りを引き起こす主な要因は、テストの設計方法、実施方法、採点方法です。それぞれの側面は、テストが全体的にどの程度公平であるかを決定する上で極めて重要です。
テストデザイン
テストデザインは、評価に偏りがあるかどうかに影響する重要な要素です。テストの内容、構造、文化的認識は、そのテストの公平性に大きく影響します。テストを設計する際には、以下のことを考えることが重要です：
- 内容の関連性：テストの内容が、さまざまな経験や背景に関連していることを確認する。
- 文化的感受性： あるグループが他のグループより優遇されることがないよう、文化的な違いを考慮し、対処する。
- ステレオタイプ：テスト問題にステレオタイプがないか見直し、潜在的な偏見を取り除く。
管理手続き
公平性と一貫性を確保するためには、試験の実施方法が極めて重要です。偏りを減らすには、手順を標準化し、明確な指示を与え、利用しやすくすることが重要です。テストの実施方法を検討する際には、以下の点を考慮しましょう：
- 標準化： 試験実施に一貫性を持たせるための措置を講じる。
- 指示と明確さ：指示が明確で誰にでも理解しやすいようにする。
- アクセシビリティ： 試験中のリソースやヘルプへのアクセスの違いを修正する。
採点方法
採点方法は、慎重に評価しなければバイアスをもたらしかねない重要な側面である。基準、潜在的主観性、異文化間の妥当性を慎重に評価する必要があります。採点方法を扱う際には、以下の点を考慮することが不可欠です：
- 採点ガイドライン：特定のグループに不公平な影響が及ばないよう、採点基準が公正かどうかをチェックする。
- 主観性：バイアスの可能性を防ぐため、採点における主観的な側面を減らす。
- 異文化間の妥当性： 採点方法が公正で、さまざまな文化的背景にわたって適用できるかどうかをチェックする。
テストの評価と公平性の確保
テストの公平性を確保するには、テストの問題やタスクにあるバイアスを見つけ、修正する必要があります。これは、さまざまな統計的手法によって達成することができます：
- 統計的バイアステスト。
- カイ二乗検定。
- Z検定。
- 一元配置分散分析検定。
- 二元配置分散分析検定。
バイアスを特定するだけでなく、公正な評価を保証するための戦略を実施することも極めて重要である。
テスト作成者は、評価の公平性を確保する責任を負います。そのためには、次のような方法があります：
- テストの目的と対象者を明確に定義すること。
- 入念な調査により、テスト内容が妥当であることを確認する。
- ユニバーサルデザインの原則に従う。
- 受験者に評価基準をよく理解してもらう。
バイアスの特定における統計分析の役割
テストの偏りを特定するには、統計分析を使ってテストの得点と、異なるグループの人々がどのように質問に答えるかを調べます。これにより、一部の受験者が不当に不利になる可能性のあるテスト部分を見つけることができます。項目機能差（DIF）分析のような技法は、潜在的に偏りのある項目を発見するために使用することができます。
Mantel-Haenszel統計量は、テストの偏りを検出するもう1つの新しい方法です。これは、各得点レベル内で問題の正誤のオッズを計算し、異なるグループ間で比較します。一貫したバイアスがない場合、平均オッズ比は1になるはずです。
公平な評価を作成するための戦略
公正な評価の作成には、以下のステップが必要です：
- バイアスの特定と修正
- 匿名採点の実施
- 隠れたバイアスを認識し、対処する
- 透明性と公平性を考慮した評価の設計
テスト作成者はまた、専門家のレビューを受けてテスト項目や教材を徹底的に評価し、偏りの可能性を特定して対処することができます。このような積極的な対策は、正確で公平、かつ包括的な評価を保証するのに役立ちます。
文化や言語の違いを乗り越える
公正で偏りのないテストを作成するには、文化や言語の違いに対処することが極めて重要です。文化や言語の違いは、特に多様な背景を持つ生徒を評価する際に、テストの偏りにつながる可能性があります。さらに、言語の違いは、いくつかの方法でテストの結果に影響を与える可能性があります：
- 読解力と理科の成績に影響
- 文化集団の不当表示
- 認知機能テストの成績に影響
- 質問の意図を変える
このような課題に取り組むために、テスト開発者は、個々のテスト項目を作成する際に、文化的な関連性を優先させるべきである。また、テスト言語を母国語としない学生のために、適切な翻訳や適応を提供する必要があります。こうすることで、すべての生徒がテストで自分の本当の能力や知識をアピールする機会を同じように得ることができるのです。
テスト問題における文化的妥当性への取り組み
公正で包括的な試験を作成するためには、文化的意義を試験問題に取り入れることが極めて重要です。これは、試験を設計する際に、生徒の文化的背景、経験、視点を認識し、含めることを意味します。また、多様な文化的背景が問題の理解にどのような影響を与えるかも考慮する必要があります。
そのための方法をいくつか紹介しよう：
- 特定の文化的背景に関する知識を前提とした質問は避ける。
- 包括的な言葉を使い、誰にとってもなじみのない表現や言い回しは避ける。
- 多様性を受け入れるために、質問にさまざまな例や視点を盛り込む。
- 理解を確実にするために、文化的な言及に対して文脈と説明を提供する。
これらのアプローチを用いることで、教師は生徒が自分の知っていること、できることを示すことができる公平なテスト環境を作ることができる。
例えば、あるウィンタースポーツについての質問があったとしましょう。これでは不利になります。生徒が日常生活で経験することと問題を結びつけることで、テストが授業で学んだことと一致し、生徒の文化に敬意を払い、特定の人種や民族の経験を優遇しないようにすることができます。
評価における言葉の壁を乗り越える
評価中に言葉の壁を克服するには、複数の言語を話す生徒のために適切な翻訳を用意することが重要です。また、テスト言語を流暢に話せない生徒のための調整も必要です。テスト作成者は次のことができます：
- バイリンガルの教師またはアシスタントと協力して翻訳をサポートする。
- 実際のテキストやタスクをテストに使用する。
- 必要に応じてフィードバックやサポートを提供する。
- 学生同士のコラボレーションを奨励する。
さらに、テスト作成者は、アセスメントを設計する際に、非ネイティブスピーカーに配慮する必要があります。これには、フォント、色、レイアウトを注意深く選び、翻訳や調整のレビューに現地の言語や文化の専門家を含めることが含まれます。
これらの戦略を取り入れることで、テスト作成者は、母国語に関係なく、すべての生徒がテストを理解し、効果的に回答できるようにすることができる。
テストバイアスの影響
テストの偏りが及ぼす影響を理解することは、個人や集団に及ぼすより広範な影響を認識する上で極めて重要である。テストの偏りは、さまざまな形で現れ、テストを受ける人の結果や機会に影響を与える可能性があります。
メリット
テストの偏りは、特定の集団に不当な利点を与え、能力の正確な評価を歪める可能性がある。このような利点には次のようなものがある：
- 過剰代表：特定のグループのスコアが高くなり、本当の実力を表していないかもしれない技能の印象を与えることがある。
- 機会へのアクセス： 一部の有利な集団は、教育、奨学金、専門プログラムへのアクセスが良くなる場合がある。
- キャリアアップ：偏った評価により、有利な集団の出身者の方が雇用において有利な見通しを持つ可能性がある。
デメリット
逆に、テストの偏りは、さまざまなグループにとって重大な問題を引き起こし、本当の能力を発揮することを難しくする。このようなデメリットには、以下のようなものがある：
- 過少代表：グループによっては十分に代表されていないことがあり、そのために彼らの能力や機会が過小評価されているように見えることがある。
- 教育の障壁：不利な立場にある人は、教育資源や機会を利用する上で困難に直面することがある。
- 社会的・経済的不平等：偏った評価は、より広範な社会的・経済的格差を助長し、既存の不平等を維持する。
テストの偏りが生徒集団に与える影響
テストの偏りによって教育格差は悪化し、特に低所得層の生徒、人種的・民族的マイノリティ、英語を学ぶ生徒が影響を受ける。
こうした不利な状況は、テストの偏りに影響され、テストの点数を下げることにつながる。アメリカ教育研究協会は、このような点数の低さは高度な教育の機会を制限し、教育格差の連鎖を継続させると述べている。
しかし、点数だけではありません。テストの偏りは、生徒の実際の能力や行動を不正確に評価する結果にもなりかねません。現実には、生徒の自信ややる気、ひいては将来に影響しかねません。社会科学や行動科学では、公正な評価のためにテストの偏りを理解し、対処することが極めて重要です。
個人と他のグループへの影響
テストの偏りは個人に影響を与えるだけでなく、地域社会や集団全体にも影響を及ぼす。より大きな問題に取り組むためには、こうした影響を理解することが重要である：
- 教育 偏ったテストは教育へのアクセスを制限し、将来の学業やキャリアの選択に影響を与える可能性がある。
- 仕事 採用試験で偏見を経験した人は、良いキャリアの機会を見つけるのに苦労するかもしれない。
- 公平性： テストの偏りは、社会的・経済的不平等に拍車をかけ、偏った評価に根ざした制度的差異を持続させる。
テスト作成者の倫理的責任
テスト作成者は、その方法を継続的に見直し、改善することで、評価の正しさと公平性を確保する必要がある。
さらに、テスト開発者は、テストの信頼性と妥当性を保証するために、テストの設計、開発、データ収集、分析、解釈を網羅した徹底的な検証を行うべきである。倫理的なテストでは、すべての利害関係者にテストの目的と実施方法の詳細を明確に伝える必要があります。
テストの公平性の基準を守る
公正なテストの確保には
- 誰にでも平等にチャンスを与える。
- バイアスを減らす。
- 受験者間の公平性を促進する。
- 検査結果が高品質で有用であることを確認すること。
これを達成するために、テストを作成する人は、その目的と対象となるグループを明確に定義し、内容が妥当であることを確認するための調査を実施し、ユニバーサルデザインの原則に従うべきである。
教育機関もまた、次のような措置を取ることができる：
- 慎重に査定を計画する。
- 明確な質問を使う。
- 偏見を防ぐ。
- 評価の間、候補者の身元を秘密にすること。
テストを公正なものにすることは、評価の妥当性にとって極めて重要です。テストに偏りがなく、すべての受験者を公平に扱うことで、正確で信頼できる結果を得ることができます。
テスト検証と開発における説明責任
テストの検証や開発において説明責任を果たすためには、アカウンタビリティ・システムをテスト開発プロセスに組み込み、総合得点を使用することが極めて重要である。これには、アカウンタビリティ制度の妥当性を確保するために、問題に取り組み、生徒の達成度に焦点を当てることが含まれる。
政策への影響を考慮すると、テスト開発中にアカウンタビリティ・システムの有効性を強く主張することが重要である。
一方、アカウンタビリティの欠如は、公立学校の教育、学習、改善に、全体レベルでもシステムレベルでも悪影響を及ぼす可能性がある。したがって、テスト作成者は、アカウンタビリティ目的の教育テストを検証する際に、これらの潜在的な結果を考慮する必要があります。これにより、評価が正確であるだけでなく、公正で説明責任を果たすことができるのです。
結論
テストの偏りを理解し対処することは、公正で正確な教育評価を保証する上で極めて重要です。大学入試は、高等教育機関、特に有名大学やカレッジへの入学を決定する上で重要な役割を果たすため、テストの公平性と偏りの両方について心配されることが多い。
問題は後で解決するよりも、早めに防ぐ方がいい。大学入試のような重要な試験に関しては、偏りを最小限に抑えるための多大な努力が払われています。これには、問題を作成するための明確なガイドラインを作成すること、問題を作成する人に広範なトレーニングを提供すること、専門家と受験者を代表する個人の両方によって問題をレビューしてもらうことが含まれます。
QuestionProは、調査、アンケート、世論調査を作成・実施するためのツールを提供する調査・リサーチプラットフォームです。熟考された調査設計と実施に集中することが不可欠です。ここでは、QuestionProを使用して、テストバイアスを最小限に抑えるための調査設計の原則を使用する方法を説明します：
- 異なる視点、経験、背景から様々なテスト項目を用意しましょう。
- 幅広い回答を得るために、多肢選択式と自由形式の質問を使用する。
- パイロットテストを実施し、質問の文言や構成に偏りがある可能性を特定する。
- アンケートを開始する前に、QuestionPro のプレビューおよびテスト機能を使用して問題を見つけます。
- 回答の選択肢をランダムにすることで、回答の選択肢の順番による偏りを避ける。
- 定期的にQuestionProの調査データを属性別に分析し、偏りを特定する。
- 偏りに対処するために、質問、調査ロジック、回答者のコメントを修正することを検討する。
これらの戦略を使用することで、包括的なアンケートを作成し、バイアスを減らし、より正確で意味のある結果を得ることができます。詳細については、QuestionProにお問い合わせください。
よくある質問
01.テストの偏りの例を教えてください。
テストの偏りは、特定のグループが知らないような単語を使ったり、トピックをうまく取り上げなかったり、そのグループにとって珍しい経験を盛り込んだりするなど、さまざまな形で現れます。例えば、スポーツ用語になじみのない人にスポーツ用語の知識を期待するような数学の問題は、偏ったテスト項目を生み出す可能性があります。
02.テストの偏りと公平性とは？
公平性にはバイアスへの対処も含まれる。統計的なバイアスがある場合、テストは公平とはみなされない。とはいえ、統計的なバイアスがなくても、公正さは損なわれるかもしれない。
03.テストにおけるバイアスの現れとは？
テストのバイアスは、構成的妥当性バイアス、内容的妥当性バイアス、予測的妥当性バイアスなど、さまざまな形で現れる可能性があります。これらのバイアスは、テスト結果の公正さや正確さに影響します。
04.公平な評価を作成するための戦略にはどのようなものがありますか？
評価を作成するには、匿名採点を使用し、隠れたバイアスを認識して対処し、公開性と公平性を考慮して評価を作成することが極めて重要です。これらのアプローチにより、すべての生徒に平等にチャンスが与えられるようになります。
