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认知设计系统下的中学化学二级记分项目难度预测模型构建研究
作 者: 王力薇
导 师: 戴海崎
学 校: 江西师范大学
专 业: 基础心理学
关键词: 化学 难度 认知设计系统 模型构建
分类号: G633.8
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
本文在认知设计系统的指导下,针对高功利性考试项目难度的预测问题进行研究。以中考化学二级记分试题为突破口,构建难度预测模型。通过文献调查和向中学化学教师、心理学研究者发放调查问卷等多种形式,从化学和心理学的角度,分别分析并确定影响中考化学难度的各主要影响因素,最终确定了15个影响难度的因素。选择了2008、2009年已施测的中考化学二级记分试题,共计88道。分别请中学化学教师标定每一道试题中每个因素的等级。另用分层抽样的方法,每年分别抽取了1503名被试,共计3006名。在经典测验理论下,根据专家对2008,2009年试题在15个因素上的标定结果和被试的作答反应,分别构建了2008和2009年难度对影响因素的线性回归方程。另根据2008,2009年两年试题、被试实际作答和估计出的被试作答缺失值,得到联合求取的难度对影响因素的线性回归方程。共计3个难度预测模型。在项目反应理论下,使用专家标定的结果和ANOTE参数估计出的项目难度,分别构建了2008和2009年难度对影响因素的线性回归方程。另抽取了某市(非原试题所考省)137名初中三年级学生,对2008,2009年的中考化学试题进行测试,并收取了这137名被试的作答反应模式。使用BILOG-MG进行项目参数等值,把2008,2009年的项目参数转换到同一个量尺上,最终得到联合求取的2008,2009年试题难度对影响因素的线性回归方程。共计3个难度预测模型。最后选取了07年的15道中考化学二级记分试题,同样请专家对这15道试题进行因素标定,并用分层抽样法抽取出1521名被试的作答反应模式,分别在经典测验理论和项目反应理论下对已求出六个难度预测模型进行验证和比较。最终得出:在同一测量理论下,两年联合估计出的难度预测模型效果显著好于单独年份估计的难度预测模型。从不同测验理论的角度上说,CTT理论下得出的回归方程预测项目难度的结果看似比在IRT理论下得出的回归方程预测难度的效果更好,但内中原因还需深入分析。
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全文目录
摘要 3-5 Abstract 5-6 目录 6-9 1 研究背景和研究意义 9-12 1.1 中国考试历史及全球考试 9-10 1.2 题库建设 10 1.3 参数预测的必要性、迫切性及研究意义 10-12 2 国内外研究综述 12-16 2.1 经典测验理论 12-13 2.2 项目反应理论 13-14 2.3 两种理论的比较 14-15 2.4 认知设计系统 15-16 3 研究设计 16-23 3.1 计量模型的选择 16-17 3.2 测量理论的选择 17 3.3 题目样本和被试样本的选择 17-18 3.3.1 题目样本的选择 17 3.3.2 被试样本的选择 17-18 3.4 确定难度因素构成 18-21 3.5 因素标定 21-22 3.6 项目难度参数估计 22-23 3.6.1 CTT下两年试题难度参数的联合估计 22 3.6.2 IRT下两年试题难度参数的联合估计 22-23 4 在CTT指导下的数据分析及结果检验 23-32 4.1 在CTT指导下各项目难度值 23-25 4.1.1 转换后2008年项目的难度值 23 4.1.2 转换后2009年项目的难度值 23-24 4.1.3 2008、2009年联合估计项目难度值 24-25 4.2 项目难度对影响因素的线性回归方程的求取及回归检验 25-32 4.2.1 模型一:2008年项目难度对影响因素的回归方程 25-27 4.2.2 模型二:2009年项目难度对影响因素的回归方程 27-29 4.2.3 模型三:2008、2009年联合求取的项目难度对影响因素的回归方程 29-32 5 在IRT指导下的数据分析及结果检验 32-41 5.1 在IRT指导下的项目难度值 32-34 5.1.1 2008年试题单独估计项目难度值 32 5.1.2 2009年试题单独估计项目难度值 32-33 5.1.3 2008、2009年联合估计项目难度值 33-34 5.2 项目难度对影响因素的线性回归方程的求取及回归检验 34-41 5.2.1 模型四:2008年项目难度对影响因素的回归方程 34-36 5.2.2 模型五:2009年项目难度对影响因素的回归方程 36-38 5.2.3 模型六:2008、2009联合求取的项目难度对影响因素的回归方程 38-41 6 实际应用效果验证 41-47 6.1 被试的选取及难度因素标定 41 6.2 CTT下的回归方程检验及讨论 41-43 6.2.1 模型一、模型二、模型三的回归方程检验 41-43 6.2.2 讨论1 43 6.3 IRT下的回归方程检验及讨论 43-46 6.3.1 模型四、模型五、模型六的回归方程检验 43-45 6.3.2 讨论2 45-46 6.4 小结 46 6.5 研究展望 46-47 结论 47-48 参考文献 48-50 附录 50-53 致谢 53-54 在读期间公开发表论文(著)及科研情况 54
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