计算机辅助教学中的ppt课件

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它的最大优点是项目参数和被试能力参数的 不变性，可以用来衡量学生的实际水平。
成功应用就是自适应测验(Adaptive test)的 编制：由测验本身自动地去适应被试的具体 情况，在施测试题的难度和数量上去适应被 试特点而灵活变通。
迷惑力很小的选项被认为有效性低或没有效 性，对这样的选项要修改或调整。
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例：100个学生，n为27， “( )”表示正确的选 项
题组 号难度
区分 度
H 7 (15) 0 2 3
1 第L 三题8，低(8分) 组的0 答对4人数反7比高4分3 组0的.5答7 对0.26
2
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在组成试卷时，应尽量使试卷题目的平均难度
接近0.5，同时要使试题的难度有一个较合理的
分布。
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区分度分析
是衡量测试题对不同水平被试者区分程度的指标。
常用的是两端分组法：先将考生的总成绩从高分到低 分排列，然后从中划出一个高分组(H组)和一个低分 组(L组)，二组人数相等，并分别统计两组对某题j的 答对人数。
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经典测量理论的整体分析
通过信度和效度两个数量指标来描述的， 用以衡量测验的可靠性和有效性。
信度是对测量一致性程度的估计；可靠性 是指多次测验的测量结果是一致的
效度是对测量准确程度的估计；有效性是 指测验的测量是否准确
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信度
是对测量一致性程度的估计，即多次测验 的测量结果是一致的。
测量误差是引起测验结果不一致的原因， 这种不一致是非系统的、随机的。测量误 差越小，测验所得结果与被试的真实水平 差异越小。
信度系数为真实分数与测验所得实际分数 的方差之比。
影响信度的因素有：试题的数量、难度、
分数的分布及评分者的主观因素等。
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效度
是对测量准确程度的估计，即测验所要测量 的东西测量到什么程度，是否如实反映了学 生的知识和能力。
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难度分析
是衡量测验试题难易水平的数量指标。
采用(0，1)记分法，即答对1题记1分，答错时记0 分,式中Pj表示第j题的难度，Cj为答对第j题的人 数,n为考生数。
由上面的式子可知，Pj取值范围为0≤Pj≤1。Pj=1 时表明无一人做对该题，该题难度大；Pj=0时表明 每个考生都做对了该题，该题难度小。
各组人数为n，RH和RL分别为高分组 和低分组答对第j题的人数。
D的取值在-1和+1之间，D>0且D值越接近+1，题目的区 分能力越强。一般认为，D在0.4以上的试题就有足够好 的区分能力了。
n占总人数的最佳比例是27%。当被试的人数不太多时，
分界点可取25％一33％之间的任何数字，若被试少于
1O0人，甚至可用50％作分界点，把上下各半作为高分
题库系统是支持题库建立的和对题库进行 有效管理的计算机软件。
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1.网络教学中的试题库及其管理
目前在题库建设中使用的测量理论有两种：
经典测量理论(CTT: Classical Test Theory) 项目反应理论(IRT: Item Response Theory)
两种理论的核心部分是数学模型，它们是基 于不同的假设提出的。
经典测量理论通过项目分析和整体分析来鉴定测 验试题的质量和衡量测验的有效性和可靠性。
项目分析：项目分析是对考试中的每一试题进行 分析。
整体分析：利用测验的结果对试卷进行全面的分 析和评价。
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1.网络教学中的试题库及其管理
经典测量理论的项目分析 当用作衡量学生的相对水平时，对测验所
做的项目分析一般包括难度分析、区分度 分析和迷惑答案的有效性分析等。
分为三大类：
内容效度：学业成绩考试题目与教材内容和教 学目标的一致性程度。
构造效度：考试题目与学生实际认知结构水平 或某种心理特质相一致的程度。
准则关联效度（统计效度）：测验分数与效度
准则之间的相关系数。效度准则具有一定的参
照性和预测性。如：高. 考模拟考试
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项目反应理论
项目反应理论是针对经典测量理论的不足而 提出来的一种新的测量理论。
经典测量理论采用的是线性的确定性模型 （依赖于被试团体）；
项目反应理论采用的是非线性的概率模型 （与被试团体无关）
题库系统
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1.网络教学中的试题库及其管理
经典测量理论各项指标的计算都与被试整体的个 体特征密切相关，并随测试对象的变化而变化。
主要适合于检测学生相对水平的测验，较难适应 考察学生实际水平的测验。
第8章 计算机辅助教学中的 数据库及其管理
1.网络教学中的试题库及其管理 2.网络教学中的多媒体资源库及其管理 3.网络教学中的知识库及其管理
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1.网络教学中的试题库及其管理
题库是按照一定的教育测量理论利用计算 机技术构成的某种学科题目的集合。
题库中的题目属性有一些量化指标是一个 统计量，如题目的难度、区分度。这是题 库重要指标项，被称为项目统计量(或项目 参数)，是根据教育测量理论提供的方法计 算出来的。
组和低分组。
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迷惑答案的效力
是指多重选择题中供选择用的非正确答案被 挑选的可能性。
如果在考试中某一选项无一人挑选，则说明 该选项没迷惑力；
如果被选用的人数多且低分组选用的多于高 分组，则说明该选项具有较强的迷惑力；
如果高分组和低分组对某选项选用的人数都 很少且人数接近，说明该选项的迷惑力很小。