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        大規模數學測評試題分布分析

        時間:2020-03-29 理論教育 聯系我們
        大規模數學測評試題分布分析_國際視野下大規模數學測評研究

        交叉分布,是一個統計意義上的描述術語,目的在于體現研究對象在不同維度上的分布離散情況。通過對中考和PISA兩個數學測評在內容領域和過程維度上的試題交叉分布狀況進行描述,分析兩個測評的框架設計在不同方面表現出的相似性和差異性。

        為了完成這項工作,需要將不同測評的試題放到另一個測評的框架下進行歸類,如將PISA數學測評試題放到中考數學測評框架下進行歸類,或者反之。相應研究方法及具體步驟如下。

        首先,多位專家就2012年PISA數學測評,以及2012年某市中考數學測評,在內容領域和過程維度上的分布進行梳理,定性分析兩者的試題分布,然后通過SEM模型實證分析上述分布的合理性。基于上述工作,進一步分析兩個測評在不同領域的相似和差異情況。

        其次,利用回歸模型,量化PISA數學測評和中考數學測評在內容領域和過程維度上的差異情況,形成量化指標內容獲益值和過程獲益值,隨后分析該獲益值對于相應中考數學測評成績的解釋程度。這為中國大規模中考數學測評在內容領域和過程維度上的調整及分析建立了實證依據。

        量化驗證的結果顯示如下。

        1.內容模型擬合結果

        利用Mplus 7.11軟件,采用結構方程模型,分析擬合指標,匯總得到如表7-1所示結果。

        表7-1 內容模型擬合結果指標

        結論:x2/df<5,標準近似誤差均方差RMSEA<0.08,該模型能較好地解釋考生在32道試題上成績的相關性。比較擬合指數CFI、 TLI均接近1,整個模型的擬合度較好,也支持了試卷在內容領域四個維度的設計。

        內容模型的標準化因子負荷圖如圖7-1所示,其中a1表示數量,b1表示空間和圖形,c1表示變化和關系,d1表示不確定性和數據。(www.toyotajt.cn)

        圖7-1 內容模型標準化因子負荷圖

        2.過程模型擬合結果

        利用Mplus 7.11軟件,采用結構方程模型,分析擬合指標,匯總得到如表7-2所示結果。

        表7-2 過程模型擬合結果指標

        結論:x2/df<5,標準近似誤差均方差RMSEA<0.08,該模型能較好地解釋考生在32道試題上成績的相關性。比較擬合指數CFI、 TLI均接近1,整個模型的擬合度較好,也支持了試卷結構中二維模型的設計。

        過程模型的標準化因子負荷圖如圖7-2所示,其中b2表示運用,c2表示解釋/評估。

        圖7-2 過程模型標準化因子負荷圖

        通過上述量化論證,得到中考數學測評試題在PISA數學測評框架下的分布,參見附錄1。基于上述工作,本書展開相應的試題分布交叉分析。

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