Rasch模型在八年级数学学业测试卷质量分析中的应用

发布时间：2021-01-25 03:36

　　Rasch模型的应用对于提高数学学业测评结果的客观性具有重要意义。采用Rasch模型的Winsteps软件对一份八年级数学学业测试卷的质量进行分析,从单维性检验、怀特图、项目拟合和误差统计、气泡图等方面评估测试卷的整体质量。结果表明:测试卷整体信度较高,难度适中,且有一定的区分度,能较为客观地考查学生的数学学业水平,但缺乏考查高能力水平的题目,个别题目指标与Rasch模型不能很好地拟合,在题目修订时需多加考虑。在运用Rasch模型进行试卷质量分析时,应结合测试目标,检验测试题是否符合其适用条件,同时参考模型检验数据与模型指标的拟合程度,增减题目以满足评估要求;此外,还应借助模型的其他功能,评估数学测试卷的公平性。 

【文章来源】：教育测量与评价. 2020,(08)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

碎石图

Rasch模型把学生能力与题目难度放在同一个水平尺（怀特图）上，从而可以直观清楚地比较学生能力与题目难度、学生与学生、题目与题目之间的关系及其差异。图2的怀特图（Wright map）在同一标尺上显示了题目难度与学生能力水平间的对应关系。图2中的竖线为logit刻度尺，竖线左侧表示学生能力水平的分布情况，每个#号代表2名学生，每个点表示1名学生，竖线右侧为试卷所有题目的难度分布情况；竖线旁边的字母M是mean的缩写，指平均水平，S是one standard error的缩写，代表距离均值的1个标准差，T是twostandarderror的缩写，代表距离均值的2个标准差。自上而下，学生的能力水平依次递减，题目难度也逐渐降低。学生之间的距离代表学生能力水平之间的差异，距离越近，差异越小；题目间的距离也如此。处在同一位置的学生能力水平相等，处在同一位置的题目难度相当。当学生能力水平与题目难度越接近时，测试卷所获得的学生数学学业表现的信息量越大，越能精确地估计出学生的能力水平。从图2可以看出，该测试卷的试题难度分布范围约为4.2个logit，分布形式为正偏态分布；学生能力水平范围宽度约为6.4个logit，分布形式为负偏态。图2也清楚地呈现了试题难度的顺序，且试题难度基本都在-1.6个logit到1.5个logit之间，难度分布集中于中等难度，其中题目M8AO071的难度最大，题目M8AS1611的难度最低。此外，学生能力水平范围大于试题的难度分布范围，试题没有覆盖从1.5个logit到4个logit的高能力水平学生。

气泡图


本文编号：2998485