大尺度教育测评中IRT等值方法的比较研究
[Abstract]:All countries and international organizations regard large-scale education evaluation as an effective way to pay attention to the quality of education. The effective use of large-scale education evaluation can not be separated from the in-depth study of its evaluation techniques and methods. Equivalence is an important method of data processing in large-scale education evaluation, which is helpful to realize the fairness of the test. In this study, three equivalent methods (synchronous calibration, StockingLord calibration method and Mean-Mean calibration method) and two separate calibration link schemes (centralized link, centralized link) were compared by using non-equal group design of common problem and using actual data. Link) the equivalent precision of the title parameters. The results show that the estimation accuracy of StockingLord method is higher than that of Mean-Mean method. The precision of parameter estimation of Mean-Mean and StockingLord is higher than that of synchronous calibration in centralized link scheme and chain link scheme respectively. In the link scheme, with the increase of the number of link items, the equivalent precision of the parameters is decreasing, but in the centralized link scheme, the equivalent accuracy is not so obvious. The effect of the equivalent method on the accuracy is greater than that of the link scheme. Among them, although different equivalence methods have been adopted in different studies, there is no empirical study at home and abroad to consider the link schemes of different questions at the same time. The results of this study not only make up for the deficiency of domestic and foreign empirical research on different equivalence methods and link schemes under the common design of multi-topic books, but also provide reference and empirical basis for the equivalent design of the related large-scale education evaluation in our country. And then better realize the fairness of the test.
【作者单位】: 北京师范大学教育统计与测量研究所;北京师范大学发展心理研究所;北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室;
【分类号】:G647
【参考文献】
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【共引文献】
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本文编号:2431814
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