基于校本测试的大学英语阅读群体及个性化诊断研究

发布时间：2021-11-09 12:47

　　认知诊断评估在语言测试尤其是英语阅读领域的应用得到了越来越多的关注。该研究基于大学英语校本期末测试开展了认知诊断评估,运用认知诊断模型G-DINA对构建的阅读认知属性Q矩阵和6,242名被试在阅读理解部分的作答数据进行了诊断分析,得到了被试的认知属性掌握概率、潜质类型分布情况、试题答对概率等诊断信息,探索对被试进行阅读技能掌握情况的群体和个性化诊断,以期为教育管理者、教师和学生充分发挥大学英语校本期末测试的积极反拨作用提供启示。 

【文章来源】：外语电化教学. 2020,(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

第185名被试认知属性掌握概率柱状图

图1 第185名被试认知属性掌握概率柱状图需要注意的是,由于准确作答不同题目所需掌握的认知属性不相同,即使答对率相同的被试,其属性掌握特征也会有差异,这一点在Mirzaei et al. (2020)的研究中也有提及。本研究选取第19名(ID19)、31名(ID31)和93名(ID93)被试为例,3名被试的答对率均为75%,但其认知属性掌握概率却存在显著差异,详见图3。第93名被试的属性掌握特征较为平均,其对4种属性的掌握概率均高于其他两名被试,潜质类型为1111;第19名被试与第93名被试类似,对A1、A2、A3属性的掌握情况较好,但对A4属性的掌握概率显著低于第93名被试,潜质类型同为1111。第31名被试对4种认知属性的掌握概率普遍低于前两位被试,尤其是对A2、A4属性的掌握情况最差,潜质类型为1010。

需要注意的是,由于准确作答不同题目所需掌握的认知属性不相同,即使答对率相同的被试,其属性掌握特征也会有差异,这一点在Mirzaei et al. (2020)的研究中也有提及。本研究选取第19名(ID19)、31名(ID31)和93名(ID93)被试为例,3名被试的答对率均为75%,但其认知属性掌握概率却存在显著差异,详见图3。第93名被试的属性掌握特征较为平均,其对4种属性的掌握概率均高于其他两名被试,潜质类型为1111;第19名被试与第93名被试类似,对A1、A2、A3属性的掌握情况较好,但对A4属性的掌握概率显著低于第93名被试,潜质类型同为1111。第31名被试对4种认知属性的掌握概率普遍低于前两位被试,尤其是对A2、A4属性的掌握情况最差,潜质类型为1010。认知诊断提供的个性化诊断信息可帮助教师掌握学生的阅读技能优势和劣势,也有利于学生了解自身学习现状,如第185名被试接下来的阅读教学或学习重点应是加强对推理技能的强化练习。同时,在阅读教学中不能仅依靠考试分数对学生阅读能力进行分级或分类指导,而应充分考虑学生的阅读技能掌握个性化差异并有针对性地提供补救措施,因人施策,达到更好的改进效果。

【参考文献】：
期刊论文
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[2]CET对大学英语学业成绩考试的反拨作用——基于北京市10所高校期末试卷分析与教师访谈[J]. 董连忠.  外国语言与文化. 2019(04)
[3]基于认知诊断评估的听力理解互补性机制探究[J]. 闵尚超,熊笠地.  现代外语. 2019(02)
[4]诊断性评价研究的发展[J]. 杨吕娜.  中国考试. 2018(09)
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[6]基于认知诊断评估的英语阅读诊断模型构建[J]. 杜文博,马晓梅.  外语教学与研究. 2018(01)
[7]认知诊断测试及其在阅读理解能力上的应用述评[J]. 范婷婷,曾用强.  中国外语. 2016(02)
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[10]认知诊断的应用——语言测试研究的新阶段[J]. 陈慧麟,赵冠芳.  外语测试与教学. 2013(02)



本文编号：3485373