Rasch模型的應(yīng)用對(duì)于提高數(shù)學(xué)學(xué)業(yè)測(cè)評(píng)結(jié)果的客觀性具有重要意義。采用Rasch模型的Winsteps軟件對(duì)一份八年級(jí)數(shù)學(xué)學(xué)業(yè)測(cè)試卷的質(zhì)量進(jìn)行分析,從單維性檢驗(yàn)、懷特圖、項(xiàng)目擬合和誤差統(tǒng)計(jì)、氣泡圖等方面評(píng)估測(cè)試卷的整體質(zhì)量。結(jié)果表明:測(cè)試卷整體信度較高,難度適中,且有一定的區(qū)分度,能較為客觀地考查學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)業(yè)水平,但缺乏考查高能力水平的題目,個(gè)別題目指標(biāo)與Rasch模型不能很好地?cái)M合,在題目修訂時(shí)需多加考慮。在運(yùn)用Rasch模型進(jìn)行試卷質(zhì)量分析時(shí),應(yīng)結(jié)合測(cè)試目標(biāo),檢驗(yàn)測(cè)試題是否符合其適用條件,同時(shí)參考模型檢驗(yàn)數(shù)據(jù)與模型指標(biāo)的擬合程度,增減題目以滿足評(píng)估要求;此外,還應(yīng)借助模型的其他功能,評(píng)估數(shù)學(xué)測(cè)試卷的公平性。 

【文章來(lái)源】：教育測(cè)量與評(píng)價(jià). 2020,(08)

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

碎石圖

Rasch模型把學(xué)生能力與題目難度放在同一個(gè)水平尺（懷特圖）上，從而可以直觀清楚地比較學(xué)生能力與題目難度、學(xué)生與學(xué)生、題目與題目之間的關(guān)系及其差異。圖2的懷特圖（Wright map）在同一標(biāo)尺上顯示了題目難度與學(xué)生能力水平間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。圖2中的豎線為logit刻度尺，豎線左側(cè)表示學(xué)生能力水平的分布情況，每個(gè)#號(hào)代表2名學(xué)生，每個(gè)點(diǎn)表示1名學(xué)生，豎線右側(cè)為試卷所有題目的難度分布情況；豎線旁邊的字母M是mean的縮寫(xiě)，指平均水平，S是one standard error的縮寫(xiě)，代表距離均值的1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，T是twostandarderror的縮寫(xiě)，代表距離均值的2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。自上而下，學(xué)生的能力水平依次遞減，題目難度也逐漸降低。學(xué)生之間的距離代表學(xué)生能力水平之間的差異，距離越近，差異越小；題目間的距離也如此。處在同一位置的學(xué)生能力水平相等，處在同一位置的題目難度相當(dāng)。當(dāng)學(xué)生能力水平與題目難度越接近時(shí)，測(cè)試卷所獲得的學(xué)生數(shù)學(xué)學(xué)業(yè)表現(xiàn)的信息量越大，越能精確地估計(jì)出學(xué)生的能力水平。從圖2可以看出，該測(cè)試卷的試題難度分布范圍約為4.2個(gè)logit，分布形式為正偏態(tài)分布；學(xué)生能力水平范圍寬度約為6.4個(gè)logit，分布形式為負(fù)偏態(tài)。圖2也清楚地呈現(xiàn)了試題難度的順序，且試題難度基本都在-1.6個(gè)logit到1.5個(gè)logit之間，難度分布集中于中等難度，其中題目M8AO071的難度最大，題目M8AS1611的難度最低。此外，學(xué)生能力水平范圍大于試題的難度分布范圍，試題沒(méi)有覆蓋從1.5個(gè)logit到4個(gè)logit的高能力水平學(xué)生。

氣泡圖


本文編號(hào)：2998485