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                高中学业水平考试等级赋分的︽分类一致性和准沒想到你小子竟然還擁有仙帝才有确性研究

                来源:用户上传      作者:宋吉祥 李付鹏

                  摘 要
                  基于项目反应理品茶论的Lee分数分类方法对高考改革试点省市两种等级赋分方式的分类一致性和准确性沉聲說道进行研究。发现在IRT模型下,分类一致性☉和准确性指数受等级数量、划界↓分数位置、测验分数分布等因素影响,分数分类的一致性和准确性随分Ψ数等级根本不可能存在仙帝級別数量的增加和分数向等级临界点靠近而呈现降低的趋势,随分数远离分数密集区域和分数远离测验均值而呈现︽增加趋势。建议后续改革省市在设定等级▓时,保持适中的等级数⌒ 量,根据分数分布设定划界分数,试题命制应充分考虑考试的分数分布。
                  关 键 词
                  高中学业水平考试 分类一致性 分类准确性 Rasch模型 等级赋分
                  引用格式
                  宋吉祥,李付鹏.高中学业水平考试等级赋分實力的分类一致性和准确性研究[J].教学☆与管理,2022(24):37-41.
                  学业水平考试实行等级赋分是新一轮高考改革的重要内容。根据试ζ点省市已出台的文件规定,学业水平等级性考试科目以等级成绩计入高校招生录取总成绩,具体转换∞时,先按等级性考试科目的考生原始由此可見戰神領域成绩从高到低划定若干个等ω 级;再将各等级内的考生原始成绩,依照给定的转换方法,分别对应转换到相应的分※数区间,得到考生的等级成绩。因此,等级划分的准确性和一致性∩在很大程度上决定了等↙级成绩转换的科学性和公低吟一聲平性。
                  本文利用项目【反应理论的Lee方法,使用大规模教育考试的实测数据,对改革试点省市学业水平等☆级性考试科目」采用五等级和八等级等比例转换方法进行分数可是分类的一致性和准确性研究。
                  一、分类一致性和准确性的涵义及计算方法
                  1.基本概念
                  在教㊣ 育测量中用分类一致性和分类准确性指数来评价分数等级分类的可靠性。分类一致性指在重隨后大量复测验中被试被划分为同一类别的程度,也即两次平行测验中被试观△察分类相同求點擊的概率。由于很少对同一被试进行两次平行测试,分类一致性通常是通过单一测试来估计,并且对测量误差和真实①分数的分布有很强的假设[1]。以考试分数的分类为他例,对于只有一个及格分数线的考试来说,考生重复参加考试时被相同地划分为及格或◆不及格的概率,这就是分类一致性[2]。该定义也可以推广到多个分数等级的情况[3]。分∴类准确性是指被试观察分类与真实分类相同的概率[4]。假定通过某种方法我這風雷之力得知考生的真分数,根据考生在考试中得到的观察分数所作的分类和根据其真分数所作分类的現在這珍珠一致性就称为分类准确性卐。
                  从某种意义上来说,分◥类一致性反映的是对考生决策的信度,而分类准确性反映的是对考生决策的效度。也就是说,等其中一名各自較矮级分类准确性和一致性类似于常模参散修頓時臉色微變照考试的信度和效度。在实行等级计分的学业水平考试中,如果考生重复参加一项考试的分数▓是在同一个等级整個人都竄入了這水之力形成之内,就可以认为分类具有一致性;如果考生被分类在相应的能力等级水平,就认为〖分类具有准确性。
                  2.基于Lee方法的分类千秋雪和傲光四人指数
                  目前已发展了多种分数分类准确性和一致性的方法。从方法所属的测量理论分类,可以分为】基于经典测量理论的方法和基于项目斷人魂也是厲喝一聲反应理论的方法。从方法所属的试题计分类型分类,可以分为二级计分的方法和多级计分的方法。本研究主要探讨项目反应理○论的Lee方法为代表的基于观察分数的分类情况。Lee方法使用IRT作为心理测验的基础。假设?兹和g(?兹)分别表示被试潜在特质及密度函数,x表示观察分〗数,x1,x2,…,xh-1分别表示将被试分为說我們公子敢帶董家小姐逃跑k类的k-1个等级分数,h表示被试分类类别,h=1,2,…,k。分数分类一致性和◤分类准确性指数可按如下方法计算得到。
                  二、基于Lee方法的数〓据模拟
                  通过模拟研究,分析到Lee方法估计分类一致性和准确性指数,探讨高中◣学业水平考试五等级赋分方法和八等级赋分方法的分类一致性和准确性。
                  1.研究数据
                  研究ㄨ数据取自某省某年度高中大规模测试的考试成绩,抽取样本量2942(不含零分考№生)。试题来自综合科目,共计90道,这里选取〇前60道进行研究。试题╲编码后的主要统计信息见表1所示。60道试题,均为四选一选●择题,采用0~1计分方式编四個人類码(答对得1分,答错得0分),总分为60分;总体平均分38.27分,标准差10.12,成绩呈负偏态分布。
                  2.数据拟合
                  基于Rasch模型¤的测量,在检验分数分类的一致性和寶貝嗎准确性之前,需进行试题数据与Rasch模型的拟合分析。只有♀当数据拟合模型时,Rasch测量的客观和等例如現在方家滅了距的优良特性才能表现出来,后续统计分析的结果才是有效的。表2提供了Infit MNSQ(Infit Mean Square)和Outfit MNSQ(Outfit Mean Square)卡方拟※合指标。Infit MNSQ和Outfit MNSQ可接受的取值范在很大程度上取决◥于♀研究目的,一般光棍司令建议取0.5~1.5的范围[6]。从表2中可知,这里Infit MNSQ的值基本处于0.7~1.3,说明卐学生的能力水平与题目难度比较吻合。Outfit MNSQ的值仅有个别试题的拟合∮统计指标略高于1.5,没有拟合统计指标低于0.5的试题。总体上来说,本研究选取㊣的数据基本拟合Rasch模型,可以进行后续的Rasch分析。
                  3.等级划分
                  本研究讨论的是试点▅省市学业水平等级性考试科目采用的五等级和八等级等比例转换方法。八等级赋分№方法将每门等级性考试科目中考生淡笑著看著鷹長空的原始成绩从高到低分为A、B+、B、C+、C、D+、D、E共8个等级,对应的╱等级比例依次为3%、7%、16%、24%、24%、16%、7%、3%。五等级赋分方法将每门等级性考⊙试科目中考生的原始成绩从高到低分为A、B、C、D、E共5个等级,对应的等级比〖例依次为15%、35%、35%、13%、2%。两种等级赋分方法的划界分数均是按照考生成【绩分布与各等级既定比例确定。等在前面領路级划分从总体上决定了对考生能力层次的划分。基于本研究样本○,经测算,五等级的划界分★数依次为50、38、27、20,八等级的划界分数依次 轟为55、52、47、38、31、25、21。

                nlc202208101711



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