教育测量学习教材PPT课件

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教育统计与测量PPT课件

教育统计与测量PPT课件

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11
描述统计
目的
描述数据特征
找出数据的基本规律
50
内容
确定要研究的数量特征
设计统计指标(说明这些数量特征的) 25
搜集数据
整理数据 计算并显示指标数据
0 Q1 Q2 Q3 Q4
x = 30 s2 = 105
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12
描述统计的主要方法
特征值
集中量数: 描述集中趋势 差异量数: 描述离散程度
整群抽样
是抽取的对象以整群为单位而不是以个体不单位的抽 样方法
机械抽样P4
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8
随机数的产生
大小为N的总体中产生样本量为n的随机样本的一个常用的方法是利用 随机数(random number)。
利用随机数步骤为:(1) 把总体的所有个体编号;(2) 产生n个在0到N 之间的随机数;(3)与如此产生的随机数中的数目相同的个体则形成了 样本量为n的简单随机样本。
3
教育统计篇
第一讲 教育统计绪论 第一节 教育统计学概述 ➢研究对象 ➢研究方法 ➢研究内容
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4
研究对象
教育统计学: 应用数理统计学的原理和方法研究教育问题。 主要研究如何收集、整理、分析由教育调 查和教育实验所获得的数据资料,并以此为依 据进行科学推断,揭示教育现象所蕴涵的客观 规律。
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5
研究方法
图1-1 统计学探索现象数量规律性的过程
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15
第二节 教育统计学的初步概念
被试 数据与变量 随机 误差 抽样与样本 定性研究和定量研究
统计量与参数
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16
(一) 随机变量 (二)总体、样本和个体 (三)次数、频率和概率 (四)误差 (五) 统计量与参数 (六)定性研究与定量研究

教育测量与评价课件(第一章-教育测量与评价学科发展)

教育测量与评价课件(第一章-教育测量与评价学科发展)
数。
思考题 教育测量属于哪一种水平的测量,为什么?
2020/12/18
11
答:
(1)教育测量属于顺序测量的水平。 (2)① 从所使用的参照点来说,教育测量领域的参照点均为相对参照点; ② 从所使用的单位来说,教育测量的单位远没有其他测量的单位成熟和完善,既无统一的单位, 也不符合等距的要求。
2020/12/18
教育测量的定义与特点
教育测量的定义 教育测量,就是针对学校教育影响下学生各方面的发展,侧重从量的规定性上予以确定和描述的
过程。 教育测量的特点
(1)本书的观点: ① 间接性和推断性;
② 测量对象的模糊性和测量误差的不可避免性; ③ 量表具有多样性,结果具有相对抽象性。 (2)其他的观点:
有人概括为:① 间接性; ② 相对性。(金瑜) 有人概括为:① 间接性; ② 相对性; ③ 客观性。(郑日昌) 有人概括为:① 间接性; ② 不确定性; ③ 明确的目的性。(朱德全、宋乃庆)
测量、等距测量、比率测量。这四种不同水平的测量产生了相应的四种类型的量表。
称名量表和顺序量表
称名量表(命名量表或名称量表或类别量表) 称名量表是最低水平的测量量表,它只是用数字代表事物或用数字对事物进行分类。在这种
情况下,数字只是事物的符号,而没有任何数量的意义。 适合于对称名量表进行统计分析的统计方法有百分比、次数、众数和χ2 检验。
量表及其种类
量表的概念 量表(量尺)是指确定了测量单位和参照点并具有取值系统的测量工具。
量表的类型 由于事物的属性(特征)不同,以及所制定的规则不同,致使用数的属性来描述事物属性(特
征)所达到的程度不同,这就产生了不同测量水平的问题。 史蒂文斯根据对测量结果数量化描述的不同水平,将测量分成四种不同水平:称名测量、顺序

教育测量与评价课件(6)(第六章-教育测验的常模及其建立方法)

教育测量与评价课件(6)(第六章-教育测验的常模及其建立方法)
用不大合乎人们表示分数的习惯,故通常把标准分数Z 通过线性变换,转到更大的标
准分数量表上,其一般转换公式为: T a bZ 标准分数常模的建立方法
标准分数常模是指以常模团体在某一测验上实测数据为基础,把原始分 数转换成基本标准分数Z或转换到更大的标准分数T量表上,能够揭示每个测 验分数在常模团体测验分数中的相对地位的一种组内常模。
(2)标准分数Z 量表的单位是相等的,其零点是相对的。因此,不同科 目的Z 分数具有较好的可比性和可加性。
(3)Z 分数本身是关于原始分数X 的一种线性变换,因此,Z 分数不改 变原始分数的分布形态。
百分等级常模的意义与应用
百分等级是一个地位量数,能够反映某个测验分数在一组数据中的相对 地位。它是把学生的原始分数放在该学生所在群体的成绩中进行比较,以确 定学生在群体中的相对地位之高低。
百分等级常模是指基于某个常模团体,为某种测验的原始分数与百分等 级之间建立起对应关系的组内常模类型。
百分等级常模意义直观、容易理解、便于解释,在能力测验和学业测验 中得到广泛的应用、它不仅可用于解释学生在单一能力测验的成绩,以便了 解该生的能力发展在其所属团体中的相对位置,而且对于同时施测的若干个 不同的测验来讲,利用各自的百分等级常模,可以比较学生在不同科目上的 发展状况,克服了原始分数不能直接比较的缺陷。
建立标准分数常模实际上就是根据常模团体的实测数据,利用公式 Z X X
S
和 T a bZ ,在原始分数序列{ Xi }和标准分数之间{ Z i }或标准分数{ T i }之间,
建立起对应关系,从而形成某种测验的标准分数常模转换表。
标准分数 Z 的性质与特点
(1)任何一批原始分数,转化成Z 分数后,这批Z 分数的平均值为0, 标准差为1。Z 大于0,表示测验成绩在平均数之上;Z 小于0,表示测验分 数在平均数之下;Z 为0,则表示测验成绩与平均数相等。

教育测量ppt课件

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3.2.5项目与测验的信息函数
• 某个试题j的信息函数值的大小直接反映这种估计就越精确。因而 信息函数可作为衡量测验试题是否有效的 工具。在项目反应理论中,某个测验项目j 的信息函数定义为:
I
j (Q)

Pj 2 PjQ j
4 教育测验的编制与实施
• 迷惑性答案的效力,是指多项选择题中用的非 正确答案被考生选中的可能性,所以这项指标 只对多项选择题有意义。对这项指标的计算比 较困难,通常是用一次测验中选中某答案的次 数来估计该答案的迷惑效力。如果在考试中某 一选项无一人挑选,则说明改选项没有迷惑力; 如果选用的人数多且低分组的选用多于高分组, 则说明改选项的迷惑力强;如果高、低分组选 择某选项的人数都较少且人数接近,则说明该 选项的迷惑力较弱。显然,在测验组卷时应尽 量少用或不用迷惑力弱的试题,以免影响测验 效果。
• 准则关联效度 :准则关联效度是根据测验所作的 预测是否能被证实来衡量测验的有效性。如果测 验所作的预测与未来实际发生的事情很接近,这 个测验就是一个有效的好测验。在这种场合,被 预测行为是用来衡量测验是否有效的标准,因此 被称之为“准则”。准则关联效度就是要考察测 验得分与准则之间有什麽样的关系。例如用“模 拟考试”来预测高考的成绩,模拟考试在这里就 是一个准则。如果预测的准确性高,该模拟考试 就是一个有效的好测验。
3.2.1 项目反映理论
• 项目反映理论(IRT)正是针对经典测量理 论的上述局限提出来的。它的最大优点就 是,项目参数(CTT中的质量指标对应)的 估计值与被试样本的选择无关;对被试能 力水平的估计值与施测所用试题无关;同 时还能给出测验项目对被试实际能力估计 值的精度。
3.2.2 项目反映理论的假设
是指,该题被能力强者答对的可能性大,被能

《教育测量概述》课件

《教育测量概述》课件
《教育测量概述》PPT课 件
本课程将介绍教育测量的定义、作用与重要性,常见的教育测量方法,以及 教育测量的应用领域。还将探讨教育测量的优缺点,未来的发展趋势与挑战, 以及教育测量的未来和技术来收集、分析和解释有关教育现象 的数据的过程。它旨在评估学生的学习成果、教学效果和教育质量。
教育测量的发展趋势与挑战
1
技术创新
随着技术的发展,教育测量正在向数字化和在线化方向发展,提供更多的数据收 集和分析工具。
2
个性化评估
越来越多的教育测量方法将关注学生的个体差异,提供更加个性化的学习评估和 反馈。
3
数据隐私
教育测量在收集和处理大量数据时需要保护学生的隐私,遵守相关法律和伦理规 定。
教育测量的未来展望
教育研究
教育测量为教育研究提供了数据 基础,帮助研究人员分析教育现 象和评估教育政策的效果。
项目评估
教育测量用于评估教育项目的效 果和影响,帮助决策者做出相应 的调整和改进。
教育测量的优缺点
优点
提供客观的数据依据,帮助评估学生和教师的 表现;促进教育改革和提高教育质量。
缺点
可能存在数据收集和分析的成本较高;无法全 面评估学生的个性化学习需求。
教育测量的作用与重要性
1 评估学生学习
教育测量提供了一种客观的方式来评估学生的学习成果,帮助教师了解学生的强项和学 习需求。
2 改善教学
通过分析教育测量数据,教师可以了解自己的教学效果,并根据学生的需求做出相应的 调整,提高教学质量。
3 促进教育改革
教育测量可以提供数据支持,帮助政策制定者做出教育改革的决策,提高教育体系的效 率和质量。
未来,教育测量将更加注重学生的全面发展评估,提供更准确、全面和个性化的学习评估和反馈。同时,教育 测量将与人工智能和大数据等新技术相结合,为教育改革和提高教育质量提供更强有力的支持。

《教育评价与测量》课件

《教育评价与测量》课件
详细描述
标准化处理可以采用多种方法,如Z 分数法、百分位数法等,将原始数据 转换为标准分数或相对位置,以消除 不同评价指标之间的量纲和量级差异 。
04 教育评价的实施过程
评价计划的制定
确定评价目的和评价对象
确定评价方法和工具
明确评价的目标和评价的对象,为后 续的评价工作提供指导。
根据评价标准和指标,选择合适的评 价方法和工具,确保评价的有效性和 可靠性。
评价指标的权重分配
总结词
权重分配是根据各评价指标的重要程 度对其进行加权处理,以突出重要指 标在评价中的作用。
详细描述
权重分配应根据教育目标和评价目的 进行合理设置,可以采用专家打分、 层次分析法等定性与定量相结合的方 法进行权重赋值。
评价指标的标准化处理
总结词
标准化处理是将不同性质和单位的评 价指标转换为可比较的统一标准,以 便进行综合评价。
测量的效度与项目分析
效度评估
内容效度、结构效度和验证效度。
项目分析
对测验项目的质量进行评估,包括难度、区分度和项目功能差异等指标。
03 教育评价的指标体系
评价指标的确定
总结词
确定评价指标是教育评价的关键步骤,需要综合考虑教育目 标、学生发展需求和课程要求等因素。
详细描述
在确定评价指标时,应首先明确教育目标和期望学生达到的 发展水平,然后根据课程内容和教学要求,选择能够反映学 生知识、技能、态度等方面的可测量指标。
教育评价的类型和特点
总结词
教育评价可以分为多种类型,每种类型具有不同的特 点和应用范围。
详细描述
根据不同的分类标准,教育评价可以分为多种类型。按 照评价目的可以分为诊断性评价、形成性评价和终结性 评价;按照评价对象可以分为学生评价、教师评价、课 程评价、学校评价等。每一种评价类型都有其特定的应 用范围和特点,需要根据具体情境选择合适的评价类型 和方法,以达到最佳的评价效果。同时,不同评价类型 之间也存在相互补充的关系,应该根据实际需要综合运 用。

教育测量与评价课件(3)(第三章-教育测量与评价的质量特性)..复习课程

教育测量与评价课件(3)(第三章-教育测量与评价的质量特性)..复习课程
② 应用的范围不同。内容效度主要适用于教育测量(尤其是学业成就测验)的情境中,也适合 于某些用于选拔和分类的职业测验,但对于某些特质的心理测验(如智力测验、人格测验),内容 效度并不适合。结构效度主要用于智力测验、人格测验等一些心理测验方面。效标关联效度适用于 能够找到有效效标的测验,常用的效标主要有:学业成就、等级评定、临床诊断、专门的训练成绩、 实际的工作表现、对团体的区分能力以及其它现成的有效测验。
(3)重测信度适用于异质性测验(一个测验包括几个不同的部分,这几个部 分分别测量几个不同的心理特质,它们之间可能并不存在相关或相关较低),也 适用于速度测验和运动技能测验。
复本信度(等值性系数或等值稳定性系数)
(1)复本信度是指两个平行测验(在试题格式、题数、难度、指导语说明、施测要求等方面 都相当,并且都用来测量相同潜在特质或属性,但试题又是不相同的测验)测量同一批被试所得结 果的一致性程度,其大小等于同一批被试在两个复本测验上所得分数的相关系数。
(1)效度始终是针对一定测量目的而言的; (2)效度只有程度上的差异; (3)效度是针对测量结果而言的; (4)评价一个测量是否有效要多角度、多方面地收集证据。
内容效度
内容效度的含义及应用范围
内容效度是指测验题目样本对于应测内容与行为领域的代表性程度。如果是教学情境下的成就测验,那么 其内容效度就是看测验题目样本能体现教学目标与教材要求的程度。
(4) 荷伊特信度
1941年荷伊特提出用方差分量K 比K 来估1计测1验内s部sx2i2一致性的方法,其估计值为:
rxx
1
MS人题 MS人
评分者信度
评分者信度的含义 评分者信度是指多个评分者给同一批人的答卷进行评分的一致性程度。
评分者信度的计算 (1)当评分者人数为两人时,评分者信度等于两个评分者给同一批被试的答卷所评分数的相

《教育测量评价》课件

《教育测量评价》课件

展望
技术进步
随着技术的发展,将会有更精确、更 有效的测量和评价工具出现,这将极
大地推动教育测量评价的发展。
数据安全与隐私保护
随着人们对数据安全和隐私保护意识 的提高,教育测量评价将更加重视这
方面的规范和标准。
公平性追求
随着社会对公平性的追求,教育测量 评价将更加注重公平性,使每个受教 育者都能得到公正的评价。
测量工具与技术
标准化测试
经过标准化处理的测试,具有较 高的可靠性和有效性,常用于大
规模评估。
问卷调查
通过问卷形式收集数据,适用于了 解受访者的态度、行为等方面。
观察法
通过观察受试者的表现来收集数据 ,需要经过专业培训的观察员进行 操作。
03
教育测量评价的实施过程
确定评价目标
总结词:明确性
详细描述:在实施教育测量评价之前,需要明确评价的目标,包括要评价的内容、评价的标准 以及评价的目的。目标明确有助于确保评价的针对性和有效性。
战。
数据安全与隐私保护
在收集和使用教育数据的过程中,如 何确保数据的安全和隐私不被侵犯,
是一个亟待解决的问题。
公平性问题
在评价教育效果时,如何确保评价标 准的公平性,避免因为某些群体的特 性而产生偏差,是一个需要重视的问 题。
评价标准的更新
随着社会的变化和教育理论的发展, 如何及时更新评价标准以适应新的教 育环境,是一个持续的挑战。
分析数据
总结词:深入性
详细描述:数据分析是教育测量评价的核心环节,需要对收集到的数据进行深入的分析和挖掘。运用 统计分析、内容分析等方法,对数据进行处理、描述和解释,以揭示数据背后的规律和意义。分析数 据时应注重深入性和综合性,挖掘数据之间的内在联系和规律。

《教育统计与测量》课件

《教育统计与测量》课件
IRT的假设
个体差异是由于特质差异所致,而不是偶然误差。
IRT的应用
用于解释和预测测验项目的难度和区分度,以及个体在测验中的表 现。
04 教育统计与测量实践
学生成绩分析
总结词:通过对学生成绩的统计分析, 了解学生的学习状况和进步情况,为教 学改进提供依据。
跟踪学生成绩变化,评估教学改进的效 果。
分析不同科目之间的成绩差异,找出学 生的学习短板。
详细描述
计算平均分、标准差等统计指标,评估 学生整体表现。
教师绩效评估
总结词:通过对教师教学 绩效的测量和评估,激励 教师提高教学质量,促进 教师专业发展。
详细描述
制定评估指标和标准,明 确教师职责和要求。
综合分析评估结果,为教 师提供有针对性的改进建 议。
教育统计与测量的应用
教育政策制定
通过对教育数据进行统 计分析,为政策制定提
供科学依据。
教育研究
用于收集和分析教育实 验、调查等研究数据, 探究教育现象的本质和
规律。
教育评价
对教育实践的效果进行 测量和评估,为改进教
育质量提供反馈。
教育决策
基于统计分析结果,为 教育资源配置、课程设
置等决策提供支持。
个性化教育
通过大数据分析,了解学生的学习习 惯、兴趣和需求,为每个学生提供个 性化的教育方案。
人工智能在教育测量中的应用
自动化评估
利用人工智能技术对学生的学习成果进 行自动化评估,提高评估效率和准确性 。
VS
智能辅助教学
通过人工智能技术为教师提供智能辅助教 学工具,帮助学生更好地理解和掌握知识 。
目的
通过对教育数据的科学分析和解 读,为教育决策、研究和实践提 供有力支持,促进教育质量的提 升。

教育测量与评价的基本原理PPT课件

教育测量与评价的基本原理PPT课件
数量化结果的含义:不仅能分类、排序, 还可以进行加减运算。
适用的统计方法:均数、标准差、相关系 数,t、F检验等
2021
24
比率量表
含义:有相等单位和绝对零点的量表。 功能:区分性、顺序性、等距性、相等单
位、绝对零点。 数量化结果的含义:可以进行加减乘除四
则运算。 适用的统计方法:几何平均数、变异系数
功能:区分性、顺序性
数量化结果的含义:比较大小,不能进行 运算。
适用的统计方法:中位数、百分位数、等 级相关系数、肯德尔和谐系数以及秩次的 方差分析。
2021
23
等距量表(区间量表 )
含义:在给事物及属性指派数字和符号时, 要求各数字或等级之间的差距是相同的, 即具有相等的单位 。
功能:区分性、顺序性、等距性、相等单 位。
常模参照性测验题目要求难易适中,强调 题目的鉴别力,测验信度的估计适合用 统计方法;
标准参照性测验不强调题目的鉴别力,测 验信度的估计不适合用统计方法。
2021
16
常模参照测验与标准参照测验的比较
5、从解释考试结果的依据及分数的意义 来看,两种考试各有其依据;
常模参照性测验的常模是解释分数的标准, 用地位量数表示考生在团体中的相对位 置;
2021
21
名称量表
意义:依照某种法则给事物及属性指派 名称或类别的量表。
功能:区分性。 数量化结果的含义:不具有数的意义,
不能比较大小。 适用的统计方法:次数的统计,如次数、
众数、百分比、离散相关、卡方检验等。
2021
22
顺序量表
含义:依照某种法则给事物或人的心理现 象指派名称或类别,还可以将分类结果按 数量大小进行排序。
2021
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3.1.8整体分析
• 为了检验某一测验是不是良好的测量工具, 应当对测验的质量进行分析评估。一个高 质量的测验的测验,它的结果应当是可靠 而且有效的。所谓可靠是指多次测验的结 果一致;所谓有效是指该测验准确地测量 了它所要测的内容。用来估计测量一致性 程度的指标称为“信度”;而用来估计测 量准确性程度的指标则称为“效度”。显 然,信度和效度是评价测量质量的两个最 主要的指标。
• 按测验的目标分类: 学业成就测验 智力测验 能力倾向测验 • 测验结果的评价标准分类: 常模参照测验 目标参照测验
经典测量理论 ( Classicalห้องสมุดไป่ตู้Test Theory )
3.1.1概念描述
• 在实际测验中所得到的分数称作实测分数 • 实测分数的组成:有效分数+测量误差,测量误差 =随机误差+系统误差 –故实测分数=有效分数(V)+随机误差(E) +系统误差(I) –即:X=V+I+E • 真分数:通常把上式中稳定出现的V、I之和称作真 分数,用T表示 –T=V+I • 实测分数X=T+E,移项得:E=X-T • E是由偶然因素造成的,结果可正可负
教育测量
1. 教育测量基本概念回顾 2. 教育测量的分类 3. 教育测量理论 3.1经典测量理论(CTT) 3.2项目反映应论(IRT) 4. 教育测验的编制 4.1编制步骤 4.2编制细则
1. 教育测量基本概念回顾
• • • • • • 测量的定义 量表 信度 效度 难度 区分度
2. 教育测量的种类
3.1.2 CTT的基本假设
• 对某个学生进行测验所得分数X可看作是代表该生实际 知识水平的真实分数和测验误差分数的线性组合,真实 分数是指在测验完全没有误差时所得到的理想值;是由 随机误差引起(并未包括系统误差)。所谓随机误差是 指,由与测量目的无关的偶然因素所引起的无规律的误 差;系统误差则是指,由与测量目的无关的固定因素所 引起的有规律的误差。可正、可负,因而测得的分数X 可能大于真实分数,也可能小于。 • 误差分数的数学期望(统计平均值)为零,因此真实分 数也可以用一个被试在大量测验中所得分数的统计平均 值来表示。 • 任意两次测验所产生的误差相互独立。
3.1.3假设的公式推演
X= X T + X E
2 2 2 SX = ST + S E
2 2 2 2 SX = SV + S L + S E
3.1.4 项目分析
• 项目分析是对测验中的每一道题目进行分 析,所以也称“题目分析”。对测验题目 的分析一般包括难度分析、区分度分析和 迷惑效力分析等三个方面。
3.1.9信度的估计
• 信度是测量的可靠性度量,而在测验所得 的分数中,随机误差所占比重的大小直接 反映了测验的可靠性。因此我们可以将真 实分数的方差(真实分数的变异数)与测 验所得分数的方差(总变异数)之比用来 表示信度的大小,并称之为信度系数,用 表示,即:
2 2 XX = ST / SX
3.1.11效度类型
• 准则关联效度 :准则关联效度是根据测验所作的 预测是否能被证实来衡量测验的有效性。如果测 验所作的预测与未来实际发生的事情很接近,这 个测验就是一个有效的好测验。在这种场合,被 预测行为是用来衡量测验是否有效的标准,因此 被称之为“准则”。准则关联效度就是要考察测 验得分与准则之间有什麽样的关系。例如用“模 拟考试”来预测高考的成绩,模拟考试在这里就 是一个准则。如果预测的准确性高,该模拟考试 就是一个有效的好测验。
3.1.10效度的估计
S =S +S + S
2 X
2 V
2 L
2 E
效度是测量的有效性度量。在一个测验所得分数中,与 测量目的无关的因素影响越小(或者说与测量目的有关 的因素影响越大),测验的有效性就越高,由上式可见 这就相当于要求增大 的比重。因此我们就可以将真实分 数的方差中与测量目的有关的部分即 (称为“有效变异 数”)与测验所得分数的方差 (总变异数)之比,用来 表示效度的大小,并称之为“效度系数”,用 表示,即:
D j PjH PjL
3.1.7迷惑效力分析
• 迷惑性答案的效力,是指多项选择题中用的非 正确答案被考生选中的可能性,所以这项指标 只对多项选择题有意义。对这项指标的计算比 较困难,通常是用一次测验中选中某答案的次 数来估计该答案的迷惑效力。如果在考试中某 一选项无一人挑选,则说明改选项没有迷惑力; 如果选用的人数多且低分组的选用多于高分组, 则说明改选项的迷惑力强;如果高、低分组选 择某选项的人数都较少且人数接近,则说明该 选项的迷惑力较弱。显然,在测验组卷时应尽 量少用或不用迷惑力弱的试题,以免影响测验 效果。
3.1.5难度分析
• 非客观性试题(填空题,证明题,问答题, 计算题,改错题等)的难度为:
Pj 1
X
i 1
n
ji
nWj
• 客观性试题(选择题)的难度为:
Pj 1 nj n
3.1.6 区分度分析
• 好的试题应能对不同知识水平和能力水平的被 试加以区分,所谓区分度就是用来表示这种区 分能力大小的质量指标。一道试题的区分度高 是指,该题被能力强者答对的可能性大,被能 力弱者答对的可能性小;区分度低的试题则不 能反映出这种差别。计算区分度的方法有多种, 较简单而有效的一种是“两极分组法”。这种 方法的基本思想是,比较测验总分最高和最低 的两组被试在答对率上的差别。其计算公式如 下:
XX
S S
2 V 2 X
3.1.11效度类型
• 内容效度:指试题对欲测内容的符合程度,即该测验所采 用的试题是否能充分反映欲测范围内的教学内容与教学目 标。当以考试结果作为了解学生在某一学科的整体表现时, 应采用内容效度来评价考试的有效性。对内容效度的估计 至今没有定量的计算方法,目前主要采用的是专家判断法 和再测法。 • 构想效度:构想效度是指测验对某种理论上的构想或假设 的符合程度,因此构想效度主要用于理论研究。估计构想 效度的基本步骤是:先从某一理论出发,提出关于某种心 理特质或认知能力的假设;然后设计和编制响应的测验对 被试施测;最后对测验结果用相关分析法进行分析以验证 与理论构想(假设)的符合程度。
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