一种基于认知诊断的主观题同行互评技术

一种基于认知诊断的主观题同行互评技术
摘要
本文介绍了一种基于认知诊断的主观题同行互评技术，该技术旨在减少主观题评分过程中的主观性和偏见。

该技术利用专家和非专家评分者的认知策略，将其应用于评分过程中，以检测和纠正评分偏差。

本文对该技术的原理、优势和实施方法进行了分析和讨论，并采用案例证明该技术的有效性。

1.引言
在教育教学中，主观题评分一直是教师必须面对的问题。

主观题评分比客观题评分更加具有主观性，评分者的偏见和观点可能会影响评分结果，从而导致评分的不公平和不准确。

为了减少主观题评分中的主观性和偏见，许多评分方法已经被提出和使用。

其中同行评分是一种广泛使用的评分方法，它可以让多个评分者对同一题目进行评分，并根据他们的评分结果进行平均分数计算，以提高评分的准确性。

然而，即使是同行评分，评分者之间的观点差异也可能导致评分偏差。

因此，需要应用新的技术来提高主观题评分的准确性和公正性。

2.认知诊断
认知诊断是一种基于认知心理学的评测技术，旨在检测和纠正评测者的偏差。

该技术主要涉及评测者的认知策略，即评测者评估考生答案的方式。

评测者的认知策略受到他们的个性、经验、知识和工作负担等因素的影响。

许多评测者可能会使用错误的认知策略，从而导致不公正的评分结果。

认知诊断为评测者提供了纠正错误认知策略的指导和支持。

它使用专家评分者的策略作为参考，对评测者的策略进行比较和分析，以识别
和纠正偏差。

该技术可以通过直接向评测者提供反馈或向评测者提供支
持材料来实现，从而缩小评分偏差并提高评分的准确性和可靠性。

3.基于认知诊断的主观题同行互评技术
基于认知诊断的主观题同行互评技术结合了认知诊断和同行评分的
优势，旨在提高主观题评分的准确性和公正性。

该技术使用专家和非专
家评分者的认知策略作为参考，以检测和纠正评分偏差。

它可以通过在
评分过程中向评分者提供反馈和实时支持来实现。

具体实施基于认知诊断的主观题同行互评技术需要以下步骤：
1.确定评分标准
在开始评分前，需要明确评分标准，并将它们提供给评分者。

评分
标准应该尽可能明确和具体，以便评分者了解要求。

2.定义认知策略
评分过程需要定义评分者的认知策略。

如何评估答案和对评分标准
的理解等是评分者的认知策略的重要因素。

定义这些策略可以帮助评分
者更好地理解如何正确评估答案。

3.收集数据
在开始评分任务时，需要记录所有评分者的评分数据和策略。

这些
数据可以用于计算评分者之间的一致性、评分偏差和精度等。

4.比较和分析数据
收集数据后，需要将评分者之间的评分结果进行比较和分析。

评估
它们之间的一致性和评分偏差，并将这些结果与专家评分结果进行比较。

这些数据可以用来识别哪些评分者的评分偏差最严重，以及偏差的原因和来源。

5.提供反馈和支持
基于分析的结果，可以向评分者提供反馈和支持材料，以纠正评分
偏差。

这些反馈和支持可以包括识别评分者的偏差类型、引导他们采用
正确的认知策略、提供相关的示例和培训材料等。

4.优势和实施方法
基于认知诊断的主观题同行互评技术具有以下优点：
1.提高评分的准确性和公正性。

该技术可以纠正评分者的偏差，并
将评分结果更接近专家评分结果。

2.反馈和支持使评分者更好地理解评分标准和策略。

评分者可以根
据反馈和支持材料更快地提高他们的评分能力。

3.可以减少评分任务完成的时间。

该技术可以在相对较短的时间内
纠正评分偏差，并且不需要额外的评分步骤或修改。

实施技术需要对评分者进行培训和指导，以确保他们理解认知诊断
的原理和方法。

需要提供充分的支持材料和示例，以便评分者在评分过
程中练习和应用正确的认知策略。

评分过程需要记录评分结果和策略，
并使用统计工具分析数据，以便快速识别偏差并提供反馈。

5.案例研究
本文将基于认知诊断的主观题同行互评技术应用于学术论文的评分中，以证明其有效性。

在该研究中，有10 个评分者对50 篇学术论文进行评分。

评分者在评分前接受过认知诊断的培训，并使用标准的评分标准和认知策略进行评分。

评分结果和策略被记录下来。

使用统计工具对评分结果进行分析，并将其与专家评分结果进行比较。

分析结果显示，评分者之间的一致性和评分偏差较大，并需要纠正。

使用基于认知诊断的主观题同行互评技术，向评分者提供了反馈和支持材料，并帮助他们纠正了评分偏差。

在反馈和支持的帮助下，评分者的
评分结果更接近专家评分结果，并且评分偏差减少了。

6.结论
基于认知诊断的主观题同行互评技术是提高主观题评分准确性和公
正性的有效方法。

该技术利用评分者的认知策略，识别和纠正评分偏差，并提供反馈和支持材料，以提高他们的评分能力。

通过对案例的研究，证明该技术可以减少评分偏差和提高评分准确性。

该技术可以应用于不
同的主观题评分任务中，以提高评分的可靠性和公正性。