本文關(guān)鍵詞：中國(guó)英語(yǔ)能力等級(jí)量表之聽(tīng)力能力子量表的構(gòu)建　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：中國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者眾、英語(yǔ)考試繁多,為了應(yīng)對(duì)全球化帶來(lái)的挑戰(zhàn)、深化我國(guó)的教育改革,建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的外語(yǔ)能力測(cè)評(píng)體系迫在眉睫。制定中國(guó)英語(yǔ)能力等級(jí)量表是我國(guó)"外語(yǔ)能力測(cè)評(píng)體系"建設(shè)中首要和最為基礎(chǔ)的環(huán)節(jié)。聽(tīng)力能力子量表是中國(guó)英語(yǔ)能力等級(jí)量表中不可或缺的一個(gè)部分。本文系統(tǒng)介紹了聽(tīng)力能力子量表的構(gòu)建,包括理論基礎(chǔ)、框架構(gòu)建、描述語(yǔ)庫(kù)的建立和描述語(yǔ)的效度驗(yàn)證和量表化等,同時(shí)以現(xiàn)有的部分?jǐn)?shù)據(jù)(5、6級(jí)別)為例,采用IRT模型之一的多層面Rasch模型進(jìn)行了簡(jiǎn)單的實(shí)證分析。本研究首先構(gòu)建了基于運(yùn)用的聽(tīng)力能力模型,接著通過(guò)文獻(xiàn)法和采樣法建起了聽(tīng)力描述語(yǔ)庫(kù)并對(duì)庫(kù)中描述語(yǔ)進(jìn)行了多輪修改,最后通過(guò)直覺(jué)法、定性法、定量法相結(jié)合的方法對(duì)聽(tīng)力描述語(yǔ)進(jìn)行量表化。基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)的Rasch分析顯示,這兩個(gè)級(jí)別共239條描述語(yǔ)質(zhì)量較好,模型擬合度較高,難度和區(qū)分度都較為合理。但同時(shí)也暴露了一些問(wèn)題,如這兩個(gè)級(jí)別描述語(yǔ)中有個(gè)別分級(jí)不合理,有待全部數(shù)據(jù)采集、分析后作進(jìn)一步調(diào)整。
[Abstract]:There are many English learners in China and there are many English tests. In order to meet the challenges brought by globalization, we should deepen the educational reform in our country. It is urgent to build a unified foreign language proficiency assessment system. The establishment of the China English proficiency scale is a "foreign language proficiency assessment system" in China. The listening ability subscale is an indispensable part of the Chinese English proficiency scale. This paper systematically introduces the construction of the listening ability subscale. It includes theoretical basis, frame construction, establishment of description library, validity verification and measurement of description language, and so on. At the same time, it takes some existing data as an example. A simple empirical analysis is carried out by using a multi-level Rasch model, one of the IRT models. Firstly, a listening ability model based on application is constructed in this study. Then, the listening description library is constructed by literature and sampling methods, and the description in the library is modified in several rounds. Finally, the qualitative method and intuitionistic method are adopted. The Rasch analysis based on the available data shows that the quality of the two levels of 239 descriptors is better and the model fit is higher. The degree of difficulty and differentiation are both reasonable, but some problems are also exposed, such as the unreasonable individual classification in these two level descriptors, which need to be collected from all the data and further adjusted after analysis.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：H319.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1421964