MBA Strategy arrow GMAT arrow Великая тайна результатов GMAT

Великая тайна результатов GMAT


GMATрезультатыДавайте раз и навсегда разберемся в системе оценивания GMAT. Что означает полученная вами оценка? И как подсчитывается ваш результат?

 

Кажется, даже не важно, хороший у вас результат или не очень. Получив свою оценку за тест GMAT, почти все студенты реагируют одинаково: «я же ответил на столько-то вопросов – почему у меня такой балл?». Кто-то считает, что оценка слишком высокая (у меня же 13 неправильных ответов – откуда взялось 92%?), кто-то – что слишком низкая (я слышал, что за 13 неправильных ответов можно получить свыше 90% – почему у меня только 52?). Так или иначе, большинство не доверяет своим оценкам. Правда, есть и такие, кто считает, что разобрался в системе и может ее обмануть (значит, главное – правильно ответить на первые пять вопросов, а остальное неважно?). Давайте поставим точку в споре раз и навсегда. 


Дело в том, что окончательная оценка не зависит напрямую от количества правильных ответов. Подсчет баллов – гораздо более сложный процесс. 

Основы адаптивного оценивания 


Многие считают, что оценка отображает количество правильных ответов, хотя и знают, что GMAT – компьютерно-адаптивный тест. Причина в том, что большинство объяснений системы оценивания САТ достаточно примитивны, чтобы ввести в заблуждение. Действительно, здесь работает принцип «если вы ответили на вопрос правильно, следующий будет сложнее, если неправильно – проще», но процесс не сводится к этому. Казалось бы, если вы справились с заданием пятого уровня, вас переведут на шестой, а если вы не сможете ответить на следующие два вопроса, то снова окажетесь на пятом. Два шага вперед – два шага назад, и вы вернетесь туда, откуда начинали. 

На самом деле не все так просто. Вот, скажем, вы правильно ответили на вопрос «среднего» уровня. Система получила доказательство того, что ваши способности выше среднего – пусть это пока только одно очко в вашу пользу. Следующий вопрос должен определить, насколько вы превышаете средний уровень, а не подтвердить полученную информацию. Поэтому если вы ответите неправильно, вы не окажетесь снова на «среднем» уровне. Просто система получит информацию о том, что ваши способности выше среднего, но не намного. То есть, ваша оценка на этот момент будет ближе к 70%, чем к 50-ти. 

Можно провести аналогию с игрой «Двадцать вопросов». Если в процессе игры вы определили, что вам нужно отгадать имя президента США, дальше нужно узнать, когда именно этот человек занимал должность. Вы наверняка спросите, был ли он президентом после 1900 года. Если вам ответят «да», вы, скорее всего, попытаетесь и дальше сузить временные рамки. Узнав, что этот человек был президентом, например, до 1960, вы не вернетесь к главам государства 1860-х годов, потому что этот период уже был исключен. Так что вам останется отгадать президента, который занимал должность между 1900 и 1960 годами. 

Так, в общих чертах, работает алгоритм оценивания GMAT. Если данные указывают на то, что ваши способности выше среднего, система будет определять ваш уровень по такому же принципу. Здесь есть важный элемент: система знает, что время от времени вы будете давать ненадежную информацию. Например, случайно ошибетесь при решении несложного для вас задания, или угадаете ответ на вопрос выше вашего уровня. Поэтому алгоритм GMAT должен быть более гибким, чем игра «Двадцать вопросов». Эту гибкость удается обеспечить благодаря применению принципов теории вероятности и статистических данных. 

 

gmat_preparation 

 

Принципы адаптивного оценивания 


Сразу оговоримся, что дальше разговор пойдет о теории моделирования и параметризации тестов (Item Response Theory). Это основа компьютерно-адаптивного тестирования и алгоритма оценивания GMAT. У теста есть свои особенности, поэтому нельзя утверждать, что теория объясняет все нюансы, но это основной принцип работы алгоритма GMAT. 

Согласно теории моделирования и параметризации тестов, каждый вопрос оценивается по трем критериям: 

А – критерий «весомости» вопроса. Не все задания одинаково надежно определяют ваш уровень. В идеале, все должно происходить как в игре «Двадцать вопросов»: если вы отвечаете правильно – ваш уровень выше среднего, точка. Но на самом деле нельзя со стопроцентной уверенностью утверждать, что ваш уровень выше среднего, основываясь только на одном ответе. Тем не менее, некоторые вопросы служат более весомым «аргументом» в вашу пользу, чем остальные. Для этого и нужен критерий А – он показывает, насколько информативно то или иное задание. 

В – его можно назвать критерием «сложности». С его помощью система определяет, на каком уровне лучше задать тот или иной вопрос, чтобы оценить ваши знания. Если показатель В ближе к 75%, значит, это задание идеально подходит для человека, способного справляться с вопросами такого уровня. Впрочем, его можно задать и на уровне 65%, но в таком случае он не будет служить настолько надежным критерием. 

Спозволяет учитывать вероятность того, что ответы на некоторые вопросы будут правильно угаданы

Что это все значит? На основе параметров a, b, и c система может определить вероятность вашей «действительной» оценки. Например, по итогам ответов на четыре вопроса, система будет обрабатывать следующие данные: 
 правильный ответ на очень информативный (высокий показатель а) вопрос уровня 50%;
 неправильный ответ на достаточно информативный (средний показатель а) вопрос уровня 80%;
 правильный ответ на очень информативный вопрос уровня 70%;
 неправильный ответ на очень информативный вопрос уровня 80%.

Даже если вы правильно ответили только на половину вопросов, компьютер, скорее всего, рассчитает следующее: 
 высокую вероятность того, что вы получите оценку около 75%; 
 относительно низкую вероятность оценки ниже 65%; 
достаточную вероятность оценки 70%; 
 относительно низкую вероятность оценки ниже 80%. 

В то время как вы думаете: «я правильно ответил примерно на половину вопросов», система рассчитывает «уровень этого студента значительно выше среднего». 

Все эти объяснения наглядно иллюстрируют сложность и гибкость системы IRT. В принципе, стоит не столько разбираться в том, как она работает, сколько избегать заблуждений. Так что давайте займемся развенчанием мифов. 

Адаптивное оценивание: факты против вымысла 


Не спешите делать выводы на основе вышеописанной иллюстрации. Попытки быстро и доходчиво объяснить, как работает IRT, часто вводят многих в опасное заблуждение. Значит ли эта демонстрация, что нужно во что бы то ни стало правильно ответить на первый вопрос? Конечно, нет. Мы продемонстрировали работу системы на примере четырех вопросов – если пользователь ответит неправильно на следующие шесть, его оценка снизится. В то же время, даже если вы ответите неправильно на первые два вопроса, шанс заработать высокий балл все равно останется. Просто это будет труднее сделать. 

Не верьте слухам: для того, чтобы получить высокий балл GMAT, не обязательно правильно отвечать на первые десять вопросов – вы можете добиться поразительного результата, даже выполнив всего 6-7 заданий. Более того, если вы потратите слишком много времени в начале теста, в конце придется поспешить. Чем больше вы спешите, тем выше вероятность ошибок – и система поймет, что вы не настолько хороши, как казались поначалу. Несколько неправильных ответов на информативные вопросы уровня 50-60% могут очень негативно сказаться на вашем результате

 

Что нужно для высокого балла? 


Старайтесь не допускать ошибок по невнимательности, особенно в простых заданиях. Во-первых, если вы неправильно отвечаете на несложные вопросы, система сделает нелестный вывод о ваших способностях. Во-вторых, вы не сможете выйти на более высокий уровень, а значит, не встретите высокоинформативных вопросов, которые могли бы позитивно повлиять на ваш результат. Так что даже если вы правильно выполните простое задание, система не оценит ваш уровень как «выше среднего». 

Научитесь останавливаться. Многие слишком долго думают над сложными заданиями, чем только ухудшают свое положение. Не так важно дорваться до высокого уровня сложности, как обеспечить себе хорошую основу. Лучше правильно ответить на более простые вопросы, чем тратить время на сложные, с которыми вы к тому же можете и не справиться. 

Разберитесь, о чем говорят ваши результаты. Если вы ошиблись в 5 заданиях раздела Critical Reasoning, и только в 3-х – в разделе Sentence Correction, это еще не значит, что вам нужно срочно подтягивать именно Critical Reasoning. Здесь важно не количество, а качество вопросов. Не стоит делать поспешных выводов: разберитесь, почему вы ошиблись и что нужно сделать, чтобы избежать таких ошибок в будущем. 

Доверяйте системе IRT. Не стоит бояться, что вас обойдут те, кто будто бы разобрался в компьютерно-адаптивном тесте и знает, как его обмануть. На самом деле обмануть систему невозможно. Она рассчитывает вероятности, основываясь на огромном количестве данных, собранных за время теста. Нет никаких волшебных формул и магических приемов – это не компьютерная игра. Систему обойти нельзя, и это хорошо: вы получите вознаграждение за тяжелую работу, а тот, кто ищет способы обмануть САТ, просто попусту потеряет время.

 

Редактор: Анна Дольник

ЗаписьнаподготовкукGMATвМоскве
blog comments powered by Disqus

Подписка на новости Subscribe


Запишитесь
на бесплатную консультацию!
Оставьте свои данные, и в течение 12 часов с Вами свяжется наш менеджер и согласует удобное для Вас время консультации
Self-Study

Успешная подготовка к GMAT

Только MBA Strategy предлагает лучшую
подготовку к GMAT, которую вы можете
найти! Эксперты-преподаватели
с собственным результатом 99%, идеальное
понимания адаптивного алгоритма GMAT,
любой формат подготовки на разных уровнях
сложности - гарантируют результат
GMAT подготовки наших студентов.

Выбрать курс Отзывы