量表开发过程
SERVQUAL量表开发
• • • • • •
有形性 1.某公司应该有现代化的设备; 2.某公司的设备外观应该吸引人; 3.某公司的员工应穿着得体、整洁干净; 4.与所提供服务有关的资料应当齐全; 5.某公司应当有方便顾 赖的; • 2.某公司应是顾客可信赖的; • 3. 3.某公司员工应该总是热情对待顾客; ; • 4.某公司员工应具有充足的知识回答顾 客的问题。
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移情性 1.某公司应对顾客给予个别的关照; 2.某公司应有员工给予顾客个别的关注; 3.某公司应该了解顾客最感兴趣的东西; 4.某公司的员工应该了解顾客的需要。
• 可靠性 • 1.当某公司承诺了在某个时间内作到某 事,事实上就是如此 • 2.当顾客遇到问题时公司尽力帮助顾客 解决问题; • 3.某公司应该自始至终提供好的服务; • 4.某公司应在承诺的时间提供服务; • 5.某公司应通报顾客开始提供服务的时 间。
• 响应性 • 1.顾客期望公司员工提供迅速及时的服 务; • 2.某公司的员工应总是乐意地帮助顾客; • 3.员工无论多忙都应及时回应顾客的要 求。
• 2.2结构体系 • 最初的量表有10个基本维度(Dimension) • 1988年重新精简为5个维度:即:可靠性 (Reliability)、保证性(Assurance)、有形 性(Tangibility)、移情性(Empathy)和响 (Tangibility) (Empathy) 应性(Responsiveness)。为了有效地对5 (Responsiveness) 5 个维度进行评估,他们于1988年设计出一 个包括22项问题的问卷调查表,后称之为 SERVQUAL量表。
SERVQUAL量表开发
1.SERVQUAL
• “Service Quality”(服务质量) • 1985美国学者潘拉索拉曼 (Parasuraman)、泽丝曼尔(Zeithaml)和 贝瑞(Berry)建立一种新型的服务质量测 评量表
量表的设计与数据分析
四、测量项目精简
• 1、数据收集 • 数据收集中一个关键问题是样本量大小,探索性因子分析
易受样本量的影响。Guadagnoli和Velicer(1988)发现, 在大多数情况下,有150个样本就足以进行探索性因子分 析,而Rummel(1970)建议样本量与测量项目比应为4:1 以上,Schwab(1980)建议应至少是10:1。 • 2、探索性因子分析 • 它是从一组具有共同特性的测量项目中提取背后潜在构念 的统计分析技术。 • 3、量表的评价
三、量表的开发
• 1、测量项目的数量问题 • 一般说来,在最终的量表中,大部分构念的测量项目应保
持4~6个。在最终量表中大概有一半测量项目会被删除, 所以在测量项目开发阶段,每个构念的测量项目应保持在 最终想留下来的测量项目数量的两倍以上。 • 2、测量项目的尺度 • 在实际应用中经常用Likert5分量表或7分量表。
如分数、美元或权重等的常量和。例如,下面是浴皂的八 种属性,请将100分分配到这些属性当中,以准确反映你 对每种属性的相对重要性的看法。一种属性得分越多,这 种属性就越重要。 • 温和( ) 泡沫( ) 收缩( ) 价格( ) • 香味( ) 包装( ) 保湿( ) 清洁能力 ()
量表开发
根据型态分类
评定量表
Likert表
视觉类似 物量表
语义差异 量表
量表与现况调查问卷的区别
量表 现况调查问卷 调查某现况、现状 内容构成 要求低 简单 问题的集合 效度检验 一次性
目的 构架 严密性 过程 题项 检验 性质
测量工具 理论依据 要求高 规范、严格 严密设计 信效度检验 广泛应用和推广
构念(construct) 是指心理学理论所涉及的抽 象而属假设性的概念或特质
• 例:例如:“您对某超市服务态度有什么 看法?”
若答案为:非常好、很好、好、一般、 不好、很差、非常差、 (平衡表) 若答案是:非常好、很好、好、一般、 不好 (不平衡量表)
要求受访者表明对某一表述 用成对反义形容词,中间分为 用来测量人们的行为态度等, 用于测量人们对某种经历的感 赞成或否定,并将赞成度分 若干等级,测试回答者对某一 其答案由一组有序排列的类别 受,如疼痛、乏力、呼吸困 成若干类:最典型的为5个 项目的态度:病人情感语义差 构成:焦虑自评量表 难等:面部表情疼痛测量图 等级量表 异量表 根据其形态可分为
计算方法:重测信度
重测信度(test-retest reliability)
定义:在较短时间内用同一工具对相同对象进 行两次或多 次测量,所得结果的一致程度计算两次或多次资料的相关 系数,该系数反映研究工具重测信度的高低。
相关系数在0-1之间,越接近1,说明重测信度越高。
时间间隔要适当 太短,前一次会 对下一次结果有 影响;太长,个 体变化影响结果 。
计算方法:折半信度
Cronbach’a系数
KR-20值
折半信度(split-half reliability)
定义:将组成研究工具的所有项目分成两组,分
开放性活动质性评价量表的开发与应用开放性活动质性评价量表的开发与应用2
开放性活动质性评价量表的开发与应用开放性活动质性评价量表的开发与应用华东师范大学课程与教学系张雨强随着学生学习空间的拓展与学习类型的丰富,以简单知识传授与初级认知能力培养为直接教学目的、拘于课堂之内的传统“圈内教学”逐渐显得不能满足当下课程与教学标准的需要;作为一种学习空间更开放广远、学习目标更丰富全面的新型学习方式,开放性活动渐入新课程教学理论与实践,并成为彰显新课程注重学生全面发展理念的重要学习手段之一。
开放性学习活动与传统封闭式学习活动有何异同,其学习评价应该如何进行,如何保证客观公正地反映学习者的真实学业成就,都是很有挑战性的话题。
本文力图做一简要探讨。
一、什么是开放性活动与评价量表1.开放性活动的涵义与特点开放性活动(open-ended activity)源于上世纪60、70年代医学领域的PBL(Project-BasedLearning)。
其主旨是让学生在真实性任务情境中,在解决有一定挑战的具体建构性实践问题的过程中,启发创造性与开放性思维,培养合作与交流能力,锻炼问题分析与问题解决能力,它是一种“实践指向性”极强的任务型学习。
同传统的封闭式学习活动相比,开放式活动具有迥异的特点与优点:强调真实性任务而非“虚构性任务”;主张学习的建构性而非选择性;强调学习任务的时空开放性而非封闭性;注重学习目标的多维性而非单一性;注重通过“学业表现”判断学业成就而非注重“学业结果”;注重学习者的“间际效应”而非单单关注学习者内部。
2.评价量表的涵义与价值评价量表(scoringrubrics)是对开放性数据进行质性评价的最常用最有效工具之一;它可以对书面或口头陈述与列举,图表或模型,学生知识、应用技能与操作能力等的行为表现进行评价。
它是通过预先设定标准(pre-determinedcriteria),从而使得质性评估与评价更可靠而客观的一种系统评分方法,其描述性标准被评价者用作评估、评定等级与判断学生学业表现的指南。
量表开发与设计的步骤
量表开发与验证2009-05-19 14:30:22| 分类:默认分类| 标签:|字号大中小订阅孙艾菊030081333一.引言科学研究是通过揭示构念之间的关系来帮助人们理解真实世界中的现象。
但这些构念本身并不能直接被观察到,他们暗藏于现象之中。
因此需要一组可观测的指标来测量构念。
用来测量构念的调查工具称为量表。
一般来说,研究者可以通过开发新量表获得数据,也可以使用已有的量表或修改已有量表使之适用于当前情境来获得数据,但无论哪种情况,研究者都需要做预测试,最好也要进行小规模研究,因此,了解量表的完整开发过程以及在这个过程中所使用的检验工具是完全有必要。
量表开发的过程一般经历以下五个步骤:构念说明→测量项目生成→预测试→测量项目精简→小规模研究(梁建、樊景立,2008;刘军,2008)。
二.量表开发过程及检验工具1.构念说明开发测验的首要任务是要准确地、概括地定义我们所要测量的构念,清楚地说明构念的理论边界(梁建、樊景立,2008) 。
在《The Multifaceted Nature of Exploration and Exploitation: Value of Supply, Demand, and Spatial Search for Innovation》这篇文章中,作者在回顾过去文献的基础上对Exploration 、Exploitation进行了定义并通过建立假设和考虑环境因素界定了这两个概念的边界。
2.测量项目生成量表开发第二阶段的任务是创建一组用于评价所研究构念的测量项目。
有两种基本策略:演绎法和归纳法。
演绎法直接根据理论基础生成初始的测量项目,要求研究者对所研究的现象有深入的理解,并要对文献作全面的回顾,这样才能开发出所研究构念的理论定义。
当不能用演绎法生成测量项目,可以用归纳法,归纳法要求研究者掌握内容分析法。
在文献中,作者是在理论的基础上运用演绎法发展出了测验项目,测量项目包括三个方面:供给、需求以及空间研究。
量表开发过程.
2.效度
效度简介: 效度系数越高,表示越能测量想要测量的概念。 有效性(效度) 是指我们试图测量的事物的特征是否是真正要测量的, 也就是指量表所测量到的结果与希望测量的对象的接近 程度。 测量工具的正确性:正确的测量出所预测量的特性
2.1效度结构
效度 (validity)
2 V p aip i 1
m
n k
V V
标准:1. 公因子应该使累计解释的变差比例达到70 %—80%以 上,但是学术性研究中,该值也可以小一些50%—60%也是可以接 受的。2.确定因子个数的标准是x的相关矩阵的特征值,一般选取 特征值大于1的主成分作为初始因子。 注意:如果某一个题项在所有的公因子上的负载都很小,比如均 小于0.3,就要考虑是否要将该题项删除 。
2.4内部结构的检验
评价测验内部结构时,主要通过探索性因素分析和验
证性因素分析 探索性因素分析
如果测量同一维度的指标因素负荷量越大(通常大于
0.4),同时在其他维度上的因素负荷越小,则表示该 测验的构念效度越高
验证性因素分析 强调对测量模型的限定,在消除测量误差的情况下观察 测量指标与假设模型的契合程度
(y
i1
y1 )
1
2
1 1 … f10 ( x1 , x1 , x ) 2 n1
1
…> 1 r1 rn > > r2
yi1 xi11
i 2
n
•标准:
1.如果 ri 0.5 < : 2. 突然下降法
ri 1 r i r i 2 r i 1
组成性定义:字典里的定义,是用其他概念和架构来
定义一个概念,对所研究的概念确立边界,表明所要研 究概念的中心思想。组成性定义要具有理论解释的能 力,因此必须与其他的概念区分开来。
5.用于实证研究的量表开发方法
(y
i1
y1 )
1
2
1 1 … f10 ( x1 , x1 , x ) 2 n1
1
…> 1 r1 rn > > r2
yi1 xi11
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n
•标准:
1.如果 ri 0.5 < : 2. 突然下降法
ri 1 r i r i 2 r i 1
–注意:如果某一个题项在所有的公因子上的负载都很小,比如均 小于0.3,就要考虑是否要将该题项删除 。
5. 量表的可靠性(reliability)检验
• 可靠性(信度)
–不同测量者使用同一测量量表的一致性水平,用以 反映相同条件下重复测量结果的近似程度。 –是否具有一致性或稳定的程度
5.量表的可靠性(reliability)检验
• 初始精炼
• Step1. 邀请五名判断者,向其解释清楚每一个类别fi0(i=1…m)的含义,并给出其 中一个题项xk0作为例子。然后让这些判断者将X0中的所有题项分别归类到fi0中,如 果认为某一个题项xi0不属于任何一类,就将其单独列入到“不合适”之列。 注意:判断者事先并不清楚哪些题项被归为一类。 标准:如果五人当中至少有四个人认为某个题项不属于任何一类, 就将其从题项集 中删除。 • Step2. 再邀请五名判断者,也向其解释清楚每一个类别fi0(i=1…m0)的含义,并让 判断者了解调整后的每个维度下的题项,然后请其判断fi0下的每一个题项xi0说明fi0 的程度,一般分为三种—完全说明,一般说明,不能说明。 标准:至少有三个判断者认为xi0能够完全说明fi0,并且没有人认为xi0不能说明fi0, 则这样的xi0保留下来,否则删除。
•逻辑推理的基本思路——用已知的概念关系(已有的理 论)归纳和演绎出新的概念之间的关系(新的理论) •实证方法就是通过统计技术来检验概念之间的关系,从 而验证一个理论假设或推翻一个理论假设
旅游者幸福感:概念化及其量表开发
旅游者幸福感:概念化及其量表开发一、本文概述随着旅游业的快速发展和人们生活水平的提高,旅游已成为人们休闲度假、放松身心的重要方式。
在旅游过程中,旅游者的幸福感是评价旅游质量的重要指标。
然而,对于旅游者幸福感的概念及其测量方法,学界和实践界尚未形成统一的认识。
本文旨在概念化旅游者的幸福感,并开发相应的量表,以期为旅游研究和实践提供新的视角和工具。
具体而言,本文首先将对旅游者幸福感的概念进行界定,明确其内涵和外延。
在此基础上,通过文献回顾和实地调查,梳理影响旅游者幸福感的因素,构建旅游者幸福感的理论模型。
随后,依据理论模型,设计旅游者幸福感的量表,并通过实证研究验证量表的信度和效度。
对量表的应用场景和局限性进行讨论,为未来的研究提供参考。
本文的研究不仅有助于深化对旅游者幸福感的理解,还可以为旅游目的地管理、旅游产品设计和旅游服务改进提供科学依据。
本文开发的量表可作为评价旅游质量和旅游者满意度的有效工具,有助于推动旅游业的可持续发展。
二、旅游者幸福感的概念化旅游者的幸福感是一个多层次、多维度的复杂概念,它融合了旅游体验、心理满足和生活质量感知等多个方面。
在概念化旅游者的幸福感时,我们需要考虑到旅游者的基本需求、期望、情感反应和认知评价。
幸福感不仅仅是对旅游活动的简单满足,更是对旅游过程中各个环节的综合评价和体验质量的整体感受。
旅游者的幸福感源于对旅游目的地和活动的选择和期望。
旅游者在计划阶段会对旅游目的地产生一定的预期和想象,这些期望往往与个人的兴趣、经历和文化背景相关。
当旅游者的实际体验与期望相符或超出期望时,他们会感到满足和幸福。
旅游过程中的情感体验对于旅游者的幸福感至关重要。
这包括了对旅游目的地的自然美景、文化风情、服务质量等方面的直观感受。
积极的情感体验,如愉悦、放松和满足,能够增强旅游者的幸福感。
相反,消极的情感体验可能导致旅游者的不满和失望。
旅游者的幸福感还受到旅游活动对他们生活质量的影响。
评价量表的内涵、特点及开发
•122-家学占管理2019年3月200E-mail:jxyglllb@ 评价量表的内涵、特点及开发张所帅(海南师范大学文学院,海口,571158)摘要评价量表的出现源自于表现性评价的兴起,是一种基于学生能力表现的评价工具。
国外对评价量表的研究已有二三十年的历史,形成了数量可观的研究成果,并在教学实践中被大量运用;在国内,评价量表是随着信息化教育改革的浪潮和新一轮基础教育课程改革的号角在世纪之交进入到教育研究视野的,时至今日虽已过去十多年的时间,但对其研究和使用依然没有太大起色,其在教学评价中的独特功能并未得到充分彰显,为此有必要重新审视和关注它。
关键词评价量表表现性评价能力表现评价工具评价量表的英文译为“Rubric”,原意为“红土”“红壤(土壤)”,在中世纪是指用红墨水写在各种手稿中的标志,在礼拜仪式的文档中,红色标记可以指明赞美诗该如何唱或者宗教仪式该如何进行。
后在法律公文中,红色的文字通常表示一部法典的标题,由此“Rubric”开始意指任何简要、权威的规则气引入到教育领域后,其被赋予了特殊的评价内涵——权威性的规则,在实际应用中主要是以二维矩形表格的形式出现。
一、评价量表产生的背景与内涵1.评价量表产生的背景20世纪70年代以来,随着对课程改革运动的深入反思,传统的评价方式在美国受到了猛烈的攻击,标准化的测试也被广为诟病,具体表现在:只重视事实性等低级知识的测量,而在学生高级知识比如批判性思维和解决问题能力等方面显得无能为力;无法测量出学生在主题性、综合性、探究性、复杂性等活动中的学习经验;只重视学生学习结果的测量而忽视学习过程和学习进步的测量,只重视教师对学生的评价而缺乏学生的自评和互评;只呈现评价结果,而不能呈现学习的优点和不足,学生难以得到有效的反馈,不利于今后的学习改进叫这种“为测试而教学”的评价观最终被建构的教育评价观所取代,这就是美国评价专家古巴(E.G.Guha)和林肯(Y.S.Lincoln)所说的“第四代评价”。
医护人员医学叙事能力量表的开发及信效度检验
2023-11-08
目录
• 研究背景及意义 • 文献回顾 • 研究方法与过程 • 研究结果与分析 • 讨论与结论
01
研究背景及意义
研究背景
医学叙事能力的重要性
医学叙事能力在医疗实践中有着重要的作用,它可以帮助医护人员更好地与患 者沟通,理解患者的症状和需求,从而提供更准确的诊断和治疗方案。
01
完善医护人员医学叙事能力量表
本研究通过构建医护人员医学叙事能力量表,为评估医护人员的医学叙
事能力提供了有效的工具,有助于推动医学叙事在医护实践中的应用。
02
提供实证支持
通过实证研究,该量表为评估医护人员的医学叙事能力提供了可靠的依
据,有助于了解医护人员在医学叙事方面的优势和不足。
03
指导培训与教育
现有量表的不足
虽然医学叙事能力的重要性得到了广泛认可,但目前缺乏有效的量表来评估医 护人员的医学叙事能力,这限制了医学叙事能力的发展和应用。
研究意义
开发新的评估工具
通过开发新的量表,本研究将 为医护人员的医学叙事能力评 估提供有效的工具,有助于提 高医学叙事能力的识别和培养
。
提高医疗质量
准确的医学叙事能力评估将有助于 提高医护人员与患者的沟通效果, 从而改善患者满意度和医疗质量。
具有良好的响应性信度。
医护人员医学叙事能力量表的效度分析
内容效度
通过专家评审和实地测试进行评估,结果显示量表的内容效度较 高,表明量表具有良好的内容效度。
结构效度
通过因子分析进行评估,结果显示量表的结构效度较高,表明量表 具有良好的结构效度。
校标效度
通过与现有其他量表进行对比分析进行评估,结果显示量表的校标 效度较高,表明量表具有良好的校标效度。
平台化人力资源管理的维度结构 量表开发及影响效应检验
感谢观看
4、测试量表:在正式使用量表之前,应进行一定数量的测试,以验证量表 的可靠性和有效性。
三、发展型人力资源管理的检验
一旦量表开发完成并投入使用,就需要进行检验,以确保其有效性和可靠性。 以下是检验发展型人力资源管理的几个关键步骤:
1、收集数据:从组织中抽取一定数量的员工进行调查,收集数据以评估量 表的可靠性。
三、平台化人力资源管理的量表 开发
针对平台化人力资源管理的维度结构,本次演示将开发一套量表以评估企业 在各个维度上的实践程度。量表将采用李克特五级量表的形式,包括正向和负向 题项,以确保评估的全面性和准确性。具体量表如下:
1、组织结构平台化量表:评估企业在组织结构设计、权责划分、沟通机制 等方面的平台化程度。
一、幸福导向人力资源管理量表 的开发
幸福导向人力资源管理量表的开发过程包括以下几个步骤:
1、文献回顾:对国内外相关文献进行回顾,梳理出员工幸福感、组织主人 翁行为等关键概念,以及这些概念之间的相互关系。
2、理论构建:基于文献回顾的结果,构建出幸福导向人力资源管理的理论 模型。这个模型应包括员工幸福感、组织主人翁行为等核心变量,以及这些变量 之间的相互关系和影响路径。
2、增强员工组织认同度:幸福导向人力资源管理注重员工的组织认同度培 养通过传递企业文化和价值观,让员工更好地融入组织。当员工对组织产生强烈 的认同感时,他们更愿意积极参与组织的各项活动并表现出组织主人翁行为。
3、促进员工参与和沟通:幸福导向人力资源管理强调员工的参与和沟通通 过建立有效的反馈机制和沟通渠道让员工了解组织的运作情况并发表自己的意见 和建议当员工感到自己的声音被重视时他们更愿意为组织的成功做出贡献。
2、分析数据:使用统计分析工具对收集到的数据进行处理和分析,以验证 量表的有效性和可靠性。
李克特量表编制流程
李克特量表编制流程The process of developing a Likert scale involves several key steps that must be carefully executed to ensure the reliability and validity of the instrument. First and foremost, researchers must clearly define the construct they want to measure and develop a set of items or statements that are relevant to that construct. This initial step is crucial as it lays the foundation for the entire scale development process. Researchers must also ensure that the items are clear, concise, and easy for respondents to understand, as any ambiguity or confusion could lead to inaccurate or unreliable responses.在开发李克特量表的过程中,研究者必须清晰地定义他们想要衡量的构想,并制定一组与该构想相关的项目或声明。
这个初始步骤至关重要,因为它为整个量表开发过程奠定了基础。
研究者还必须确保项目清晰、简洁,易于受访者理解,因为任何模糊或混乱可能导致不准确或不可靠的回答。
Once the items have been drafted, researchers must conduct a pilot test to assess the clarity, comprehensibility, and relevance of the items. This pilot test can help researchers identify any potential issues with the items, such as confusing wording or lack of clarity,and make necessary revisions before moving forward with the scale development process. It is crucial to involve a diverse sample of respondents in the pilot test to ensure that the items are appropriate for the target population and capture the full range of responses.一旦项目起草完成,研究者必须进行试点测试,以评估项目的清晰性、可理解性和相关性。
中国人逆境信念量表
中国人逆境信念量表摘要:一、引言二、中国人逆境信念量表的背景与意义三、量表的开发过程1.研究目的2.研究方法3.参与者招募与数据收集4.数据分析四、量表的结构与内容1.逆境信念的维度2.逆境信念的等级五、量表的实用性及应用前景六、总结与展望正文:一、引言在现代社会中,人们常常面临各种逆境,如工作压力、生活困境、健康问题等。
面对逆境,个体的信念和态度对其应对和适应能力具有重要影响。
逆境信念是指个体在面对逆境时所持有的信念和观念,它可以帮助个体调整心态,积极应对挑战。
近年来,越来越多的研究关注逆境信念在个体应对逆境中的作用。
为了更好地了解中国人群的逆境信念特点,我国学者开发了中国人逆境信念量表。
二、中国人逆境信念量表的背景与意义随着社会的发展,人们的生活节奏加快,面临的压力和挑战也越来越多。
在此背景下,逆境信念的研究显得尤为重要。
然而,在逆境信念的研究中,文化差异是一个不可忽视的因素。
不同文化背景下,人们对待逆境的观念和应对策略可能存在差异。
因此,开发适合中国人群的逆境信念量表具有重要的理论意义和实用价值。
三、量表的开发过程为了开发中国人逆境信念量表,研究人员首先明确了研究目的,即探讨中国人群逆境信念的特点及其与心理健康的关系。
接着,采用了文献分析、专家访谈等方法,确定了逆境信念的主要维度和等级。
四、量表的结构与内容经过研究,中国人逆境信念量表包括以下五个维度:1.命运可控性:个体对逆境中事件结果的控制信念。
2.自我效能:个体对自己在逆境中能够取得成功的信心。
3.目标明确性:个体对逆境中目标的清晰程度和实现目标的信心。
4.乐观主义:个体对逆境中事件结果的积极预期。
5.精神性:个体在面对逆境时,从精神层面寻求支持和力量。
五、量表的实用性及应用前景中国人逆境信念量表不仅可以用于研究中国人群的逆境信念特点,还可以应用于心理健康、职业压力、教育、心理干预等领域。
通过测量个体的逆境信念,可以帮助人们更好地认识自己,调整心态,提高应对逆境的能力。
“协商式评价量表”的基本样态及全流程开发
“协商式评价量表”的基本样态及全流程开发作者:***来源:《语文建设·下半月》2023年第08期【关键词】协商式评价量表;评价模型;全流程开发评价量表作为教师教学和诊断的工具,若使用得当,便能成为课堂教学的重要组成部分。
评价量表的编制主体一般是教师或教师共同体。
如何进一步推动育人方式变革,着力发展学生核心素养,凸显学生的主体地位是需要教师思考的问题。
我们根据新课程方案“创新评价方式方法,加强对话交流,增强评价双方自我总结、反思、改进的意识和能力,倡导协商式评价”[1]的理念积极探索,尝试通过建构“协商式评价量表”来满足学生个性化、多样化的学习和发展需求,促进学生自我激励,引导学生主动、独立地学习。
一、“协商式评价量表”的价值观照研究表明,学生更容易记住自己在课堂上所说的内容,其次是同伴所说的内容,最后才是教师所说的内容。
有了评价量表,可以有效减少教师对要求的反复讲解。
借助评价量表分担“解释的负担”,获益的不仅是那些已经理解了某些知识,并通过再次表达更好地记住了这些知识的学生,还有那些开始不知道,但现在以更容易吸收的形式接受了这些知识的学生。
[2]“协商式评价量表”的编制过程中需要学生提出自己的观点,学生势必要经历深入思考、思辨权衡的过程,此过程也是学生全面浸润、发展思维的过程。
学生参与评价量表的建构,能充分激发学生的学习动机。
路易斯、伯格霍夫和菲尼等人研究了“通过协商编制的评价量表”对学生学习动机的影响,研究发现,通过协商编制的评价量表能让学生产生主人翁意识,让其在所分配的任务中生成更强的参与感。
[3]二、“协商式评价量表”的基本样态“协商式评价量表”是指课堂教学中师生、生生以探究、讨论、商量的方式来确定生成指向学习目标达成的评价指标。
它打破了评价主体单一、权威、缺乏互动,评价内容以教师为本、缺乏生本立场,评价方式呆板、缺乏思想交流的桎梏,回归了以学生为学习主体的课堂教学本质。
独立思考、思維交锋、达成共识是“协商式评价量表”编制过程中的关键表现,教师和学生会围绕特定的主题或任务,采用协商的方式,归纳、整理、提炼出既契合课程目标又符合学生学习节奏的评价指标,形成检验该课程目标达成情况的维度框架和细化标准。
开发量表用到的方法
开发量表用到的方法全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:开发量表是一种常用的心理测量工具,用于评估个体的某种属性或特质。
在心理学和教育学领域,开发量表常被用来测量情绪、人格、认知、行为等方面的特征。
根据测量目的的不同,开发量表可以分为多种类型,比如情绪量表、疼痛量表、抑郁量表等。
在开发量表时,研究者需要遵循一定的方法,以确保量表的有效性和可靠性。
下面将介绍一些常用的开发量表所用到的方法:1. 定义测量目标:在开发量表之前,研究者需要明确量表的测量目标,即要测量的特质或属性是什么。
这有助于指导后续的量表编制工作,确保量表的有效性和准确性。
2. 确定量表结构:在开发量表时,研究者需要确定量表的结构和维度。
这包括确定量表的题目数量、题目内容及题目顺序等方面。
通常情况下,一个完整的量表包括多个题目,每个题目都涵盖了被测量的特质或属性的不同方面。
3. 选择评定方式:在开发量表时,研究者需要选择评定方式。
评定方式可以分为客观评定和主观评定两种。
客观评定通常通过被试者的行为表现或物质化指标进行评定,而主观评定则通过被试者的自我报告或他人评价等方式进行评定。
5. 进行信、效度考查:在开发量表之后,研究者需要进行信度和效度考查。
信度是指测量工具的稳定性和准确性,效度是指测量工具的有效性和检测精准程度。
通过信度和效度考查,可以评估量表的质量和可靠性。
开发量表是一项复杂的工作,需要研究者具备较强的研究设计和统计分析能力。
只有通过科学的方法和严谨的过程,才能开发出有效性和可靠性较高的量表,从而为心理测量和研究提供有力支持。
【2000字】第二篇示例:开发量表是在心理学研究中广泛使用的一种测量工具,用来评估人们的某种特定属性或行为。
开发量表的过程是一个复杂而繁琐的工作,需要遵循一定的方法和步骤。
本文将详细介绍开发量表时所需用到的方法。
第一步是确定研究对象。
在开发量表之前,需要明确研究的主题和目的,确定需要测量的特定属性或行为。
用于实证研究的量表开发方法
验证效度
验证效度是指量表与其他已知效度高 的测量工具之间的比较结果。在量表 开发过程中,可以采用与其他已知效 度高的测量工具进行对比分析的方法, 对量表的效度进行评估。
VS
为确保内容效度,可以采用专家评审、预测试和修订等方法,对量表的内容进行 反复审查和修改,以确保其准确性和完整性。
结构效度
结构效度是指量表的结构是否合理、清晰,各维度和条目之间的关系是否符合预期。在量表开发过程 中,可以采用因子分析、聚类分析等方法,对量表的结构进行检验和优化,以确保其结构合理、清晰 。
量表开发过程中需要确保量表的信度和效 度,这需要经过严格的测试和验证,可能 面临一定的挑战。
量表开发的展望
技术进步
随着技术的不断进步,未来可能会有更多 先进的方法和工具用于量表开发,提高量
表的准确性和可靠性。
个性化量表
随着大数据和人工智能技术的发展,未来 可能会开发出更加个性化的量表,以满足
不同个体的需求。
验证效度的评估可以通过与其他已知 效度高的测量工具进行对比分析,如 Cronbach's Alpha系数、重测信度 法等,以评估量表的效度是否符合要 求。
03
量表开发的步骤
确定研究目的和范围
明确研究目的
在开始量表开发之前,首先需要明确 研究的目的和目标,以便有针对性地 设计量表。
确定研究范围
根据研究目的,确定研究的范围和主 题,确保量表内容与主题相关。
05
量表开发的挑战与展望
量表开发的挑战
文化差异
技术限制
不同文化背景下的观念和价值观可能影响 人们对量表的理解和回答,需要考虑到文 化因素对量表的影响。
量表开发过程
0.7
0.8-0.9 0.9 0.5-0.6 0.8 0.9-0.95 0.7 0.8 0.9-0.95
Nunnally(1967)
Nunnally(1978)
3.2稳定可靠性——重测信度
Test-retest reliability(重测信度) 不同时间点,同一个测试,同一参与者; 计算两次测量的相关系数 两次测量的结果的相关性越高,则重测信度越高,则
1 X 1 ( x1 , x1 ,x11 ) 2 … n
1.3运用统计数据精炼题项
方法1:计算某一题项与其所属的维度的其他题项总和(itemto-total)的相关系数r ,如
r1
。
(x
( xi11 x11 )( yi1 y1 )
1 i1
x )
1 2 1
(y
i1
y1 )
3.信度(reliable)
不同测量者使用同一测量量表的一致性水平,用以反
映相同条件下重复测量结果的近似程度。 是否具有一致性或稳定的程度 测量结果免受误差影响的程度 评价测验结果的一致性(consistency),稳定性 (Stability)及可靠性,估计测量误差对整体测验的 影响 测量误差的大小,以误差的方差(variance)的大小 来量度。当误差越大,信度就越小
f i公因子 aij 因子负载(第i个变量在第j个公因子上的负载) ui 特殊因 … 子(也称残差,表示该变量不能被公因子解释的部分)。
…
1.4 维度的生成
每个因子对数据的解释能力,可以用该因子所解释的总方差来衡量 ,通常称为该因子的贡献,记为Vp ,它等于和该因子有关的因子 负载的平方和,即 所有因子的累计的贡献为:
方法2:利用量表可靠性精炼
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关联校标效度
(criterionrelated validity)
聚合效度
(convergent validity)
区分效度
(distinctive validity)
内容效度
(content validity)
表面效度 (face validity)
2.1. 量表的有效性(validity)检验
可参考《当代市场调研》等相关书籍
概念说明要点
1. 界定概念性质
• 情感?感知?行为?结果?…… • 属概念
2. 与其他相近概念的差异 3. 确认概念的层次
• 个体 vs 群体
4. 发确认包含的内部成分
• 单维度 vs 多维度
5. 说明与概念相关的前因与后果变量
1.2初始题项(item)的建立与精炼
1.因子之间的相关系数rij及其 置信区间
2.相关系数小于该维度的 Cronbach α值
区别不同维度或概念 的程度
b1 f1 b2 f2 … bk fk 检验所测量的变量与
其他变量之间的关系 或因果关系
备注:除了上述有效性指标之外,还有表面有效性,内容有效性,相关 有效性等指标,鉴于使用的频率,这里只介绍上述三种。另外,上述三 种指标并不需要全部检验。
标准:至少有三个判断者认为xi0能够完全说明fi0,并且没有人认为xi0不能说明fi0, 则这样的xi0保留下来,否则删除。
X
1
(x11,
x12 ,…
x1 n1
)
1.3运用统计数据精炼题项
方法1:计算某一题项与其所属的维度的其他题项总和(itemto-total)的相关系数r ,如
。
r1
(xi11 x11)( yi1 y1) (xi11 x11)2 ( yi1 y1)2
标准:如果五人当中至少有四个人认为某个题项不属于任何一类, 就将其从题项集 中删除。
Step2. 再邀请五名判断者,也向其解释清楚每一个类别fi0(i=1…m0)的含义,并让
判断者了解调整后的每个维度下的题项,然后请其判断fi0下的每一个题项xi0说明fi0 的程度,一般分为三种—完全说明,一般说明,不能说明。
1.4.维度的生成
方法1: 确定性因子分析
如果现有的结构较好,不需要做调整的话,只要给出现 有的因子结构优于其他数目的因子结构的结果就可以了。
方法2:探测性因子分析
原理简介:
x1 a11 f1 a12 f2 a1m fm u1
x2 a21 f1 a22 f2 a2m fm u2
2.效度
效度简介:
效度系数越高,表示越能测量想要测量的概念。
有效性(效度)
是指我们试图测量的事物的特征是否是真正要测量的, 也就是指量表所测量到的结果与希望测量的对象的接近 程度。
测量工具的正确性:正确的测量出所预测量的特性
2.1效度结构
效度 (validity)
构念效度
(construct validity)
有效性指标
收敛有效性(聚 合效度) Convergent Validity
区别有效性 Discriminant Validity
规则有效性 Nomological Validity
检测方法
內容
1.方差分析
2.标准化的因子负载及 其显著性来判断(Lisrel线 性结构关系)
同一架构的不同测量 工具之间的相关程度
nk
所有因子的累计的贡献为:
Vp ai2p i1
m
V Vp
标准:1. 公因子应该使累计解释的变p差1比例达到70 %—80%以
上,但是学术性研究中,该值也可以小一些50%—60%也是可以接
受的。2.确定因子个数的标准是x的相关矩阵的特征值,一般选取
特征值大于1的主成分作为初始因子。
注意:如果某一个题项在所有的公因子上的负载都很小,比如均 小于0.3,就要考虑是否要将该题项删除 。
组成性定义:字典里的定义,是用其他概念和架构来
定义一个概念,对所研究的概念确立边界,表明所要研 究概念的中心思想。组成性定义要具有理论解释的能 力,因此必须与其他的概念区分开来。
操作性定义:将理论性的概念与现实世界的事物联
系在一起的纽带,是后续测量的基础。因此,操作性定 义要明确要测量的、可观察的事物的特性。
建立
文献回顾:相关研究内容 访谈: 焦点小组、深度访谈等方法,从专家、顾客或相关人员身
上产生原始题项集 注意:可以结合使用,也可单独使用 原则:不可以想当然的自认为包含哪些维度 ,要从研究对象的角
度出发
X0
(x10 , x20 ,…
x0 n0
)
F0
( f10 ,
f
0 2
,…
f0 m0
)
x10 , x20 ,…
x0 n10
f10
x0 n1
1
,
x0 n1 2
,…
x0 n20
f
0 2
… …
1.2题项的初始建立与精炼
初始精炼
Step1.
邀请五名判断者,向其解释清楚每一个类别fi0(i=1…m)的含义,并给出其 中一个题项xk0作为例子。然后让这些判断者将X0中的所有题项分别归类到fi0中,如 果认为某一个题项xi0不属于任何一类,就将其单独列入到“不合适”之列。 注意:判断者事先并不清楚哪些题项被归为一类。
量表题项产生与精炼 因子分析生成纬度 信度和效度检验
结.概念定义 2.初始题项(item)的建立与精炼 3.运用统计数据精炼题项 4.维度的生成 5. 量表的可靠性(reliability)检验 6.量表的有效性(validity)检验
1.1 概念定义
概念:从特定事实中提炼出来的想法
r1 > r2 > … > rn11
f10
(
x11
,
x12
,…
x1 n11
)
n
yi1 xi11 i2
•标准:
1.如果 ri 0.5
2. 突然下降<法:
则删除
ri1 ri ri2 ri1
1.3运用统计数据精炼题项
方法2:利用量表可靠性精炼
具体方法、原理,及标准参见第五步 中的可靠性检验
…
xn an1 f1 an2 f2 … anm fm un
…
fi公因子 aij 因子负载(第i个变量在第j个公因子上…的负载) ui 特殊因
子(也称残差,表示该变量不能被公因子解释的部分)。
1.4 维度的生成
每个因子对数据的解释能力,可以用该因子所解释的总方差来衡量
,负通载常的称平为方该和因,子即的贡献,记为Vp ,它等于和该因子有关的因子