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大规模教育考试试题难度模糊综合评判模型研究

发布时间:2019-01-18 19:48
【摘要】:我国大规模教育考试的难度受到社会的广泛关注,非常敏感,控制不好容易引发社会问题。大规模教育考试试题难度影响因素众多且复杂,如何在命题中将试题难度控制在合适的范围内,也是一个严肃的科学问题。在分析现有试题难度预估方法的基础上,结合当前大规模教育考试命题工作的实际,从理论上提出应用模糊数学原理和方法,建立大规模教育考试试题难度模糊综合评判模型,采用定性与定量相结合的方式预估试题的难度。首先建立试题难度模糊综合评判模型,然后说明如何使用模型进行模糊综合评判,以及如何确定试题难度影响因素的权重系数,最后基于试题难度的预估,说明试卷难度的评判方法。试题难度模糊综合评判方法实用性强、具有处理时变和非线性的能力、使用方便,在大规模教育考试中具有广阔的应用前景。
[Abstract]:The difficulty of large-scale education examination in our country is widely concerned by the society, and it is very sensitive and easy to cause social problems if it is not controlled well. There are many and complicated factors affecting the difficulty of large-scale educational examination questions, so how to control the difficulty of examination questions in the proper range is also a serious scientific problem. On the basis of analyzing the existing methods of estimating the difficulty of the examination questions, combining with the practice of the present large-scale educational examination, this paper puts forward a fuzzy comprehensive evaluation model of the difficulty of the large-scale educational examination questions by applying the principle and method of fuzzy mathematics in theory. Using the combination of qualitative and quantitative methods to estimate the difficulty of the test. This paper first establishes the fuzzy comprehensive evaluation model of the difficulty of test questions, then explains how to use the model to carry out fuzzy comprehensive evaluation, and how to determine the weight coefficient of the factors affecting the difficulty of the test questions, and finally, based on the prediction of the difficulty of the test questions, The method of judging the difficulty of the test paper is explained. The method of fuzzy comprehensive evaluation of test difficulty is practical, has the ability of dealing with time-varying and nonlinear, and is easy to use, so it has a broad application prospect in large-scale education and examination.
【作者单位】: 上海市教育考试院;
【基金】:上海市教育科学2012年度市级项目“大规模教育考试试题难度模糊综合评判研究”(B12138)的成果
【分类号】:G424.74

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本文编号:2411060

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