大規模學業成就調查的開發:理論、方法與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張詠梅 著

圖書標籤:

• 教育測量
• 學業成就
• 大規模調查
• 問捲開發
• 信效度
• 統計分析
• 教育評估
• 心理測量
• 數據分析
• 教育研究

齣版社： 北京師範大學齣版社

ISBN：9787303193561

版次：1

商品編碼：11773345

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：379

內容簡介

　　《大規模學業成就調查的開發:理論、方法與應用》從全球學業成就調查研發的背景趨勢入手，詳細闡述瞭大規模學業成就調查的理論基礎、設計、測驗與調查工具開發與實施的核心技術環節與關鍵步驟（框架建構、矩陣抽樣、等值、標準劃定、能力量尺建構、分數報告等），並結閤實證案例（含程序代碼）對抽樣方案、數據分析與結果應用進行說明。最後，就我國大規模學業成就調查的當前存在的問題及未來發展趨勢進行展望。

前言/序言

大規模學業成就調查的開發：理論、方法與應用 引言 教育作為社會發展和個體進步的基石，其質量與效果的評估始終是教育領域關注的焦點。在追求教育公平、提升教育效能的時代背景下，科學、全麵、係統地衡量學生的學業成就，為政策製定、教學改進和資源配置提供堅實依據，顯得尤為重要。本書《大規模學業成就調查的開發：理論、方法與應用》正是基於這一需求，深入探討瞭如何設計、開發並實施一係列具有科學嚴謹性、操作可行性且能反映真實學業成就的大規模調查。它不僅是一本關於教育評估工具開發的指南，更是對如何理解、測量和最終提升學生學習成果的深刻反思。 本書的核心目標在於，為教育研究者、政策製定者、教育管理者以及一綫教師提供一套係統性的理論框架和實踐操作指導，以應對當前教育評估領域所麵臨的復雜挑戰。大規模學業成就調查，其意義遠不止於簡單的考試分數匯總，它承載著對教育體係運行狀況的診斷，對教學策略有效性的檢驗，以及對學生未來發展潛力的預測。然而，開發這樣一套調查並非易事，它需要深厚的理論根基、精湛的方法論指導以及對實際應用場景的精準把握。本書將循序漸進地帶領讀者走過這一復雜而又至關重要的曆程。 第一部分：理論基礎——理解與界定學業成就 在著手開發任何測量工具之前，清晰地界定其測量對象是首要任務。本書的第一部分將深入剖析“學業成就”這一核心概念。它並非一個單一維度的指標，而是由一係列相互關聯、又各有側重的要素構成。我們將首先探討不同理論視角下對學業成就的定義，從傳統的知識掌握、技能習得，到更廣泛的批判性思維、問題解決能力、創新能力，乃至情感態度、學習策略等非認知因素。 概念的演化與多維度性： 我們將追溯學業成就概念在教育理論發展過程中的演變，分析不同曆史時期、不同教育流派對其的側重。例如，行為主義視角下強調可觀察的行為和技能，而建構主義則更關注學生主動建構知識的過程及其理解的深度。本書將強調，現代大規模學業成就調查需要超越單一的知識記憶層麵，納入對高階思維能力和綜閤素養的考察，以更全麵地反映學生的真實學習成果。 學業成就的構成要素： 詳細闡述構成學業成就的關鍵維度。這可能包括： 學科知識掌握： 對特定學科核心概念、原理、事實性信息的理解和運用能力。 學科技能運用： 在不同情境下運用所學知識解決問題的能力，例如數學運算、科學實驗操作、語言錶達與寫作等。 高階思維能力： 分析、綜閤、評價、創造等能力，例如信息篩選與整閤、邏輯推理、批判性思考、提齣新穎解決方案的能力。 學習策略與元認知： 學生自我監控、調節學習過程的策略，以及對自身學習過程的認知，如目標設定、資源管理、反思與調整等。 學習態度與動機： 對學習的興趣、投入程度、自信心、堅持性等積極的學習情感和內在驅動力。 文化與情境的適應性： 理解學業成就的測量必然受到文化背景、社會經濟地位、教育環境等因素的影響。本書將強調在設計調查時，必須考慮普適性與本土化的平衡，避免文化偏見，確保測量工具在不同群體中具有公平性和有效性。 學習過程與結果的辯證關係： 除瞭最終的成就結果，本書還將探討如何通過調查間接或直接地捕捉學生學習的過程特徵。例如，通過分析學生在特定任務中的錶現模式，可以推斷其學習方式和策略。 第二部分：方法論——科學開發調查工具 理論的構建需要堅實的實踐基礎，本書的第二部分將聚焦於大規模學業成就調查的開發過程，提供一套詳細的方法論指導。這部分內容將涵蓋從調查設計、題目開發、信效度檢驗到數據分析等各個環節。 調查設計的原則與類型： 目標明確性： 調查的每一個環節都應圍繞預設的測量目標展開。 代錶性： 如何確保樣本能夠代錶目標人群，是進行大規模調查的關鍵。我們將討論抽樣方法，如分層抽樣、整群抽樣等，及其在實際操作中的注意事項。 調查類型： 區分不同類型的學業成就調查，如診斷性調查、形成性調查、總結性調查、常模參照調查、標準參照調查等，並說明它們在不同教育情境下的適用性。 數據收集方式： 紙筆測試、計算機化自適應測試（CAT）、項目反應理論（IRT）模型在大型調查中的應用，以及它們各自的優缺點。 試題編製與評估： 題型選擇： 客觀題（選擇題、填空題、匹配題）與主觀題（簡答題、論述題、項目式作業）的閤理搭配與設計。 命題原則： 題目清晰、無歧義，避免語言障礙，符閤學生認知水平，能夠有效區分不同能力水平的學生。 情境化題目設計： 如何設計能夠模擬真實世界問題解決情境的題目，以測量學生的應用能力和遷移能力。 項目反應理論（IRT）在題庫建設中的應用： 介紹IRT模型如何支持構建大型、動態的題庫，實現個體化測試和更精密的測量。 信度與效度的科學檢驗： 信度（Reliability）： 測量工具的穩定性和一緻性。我們將詳細介紹內部一緻性信度（如Cronbach's alpha）、重測信度、復本信度等概念及其計算方法。 效度（Validity）： 測量工具能夠真正測量到其聲稱要測量的構念的程度。本書將重點講解： 內容效度（Content Validity）： 測量內容是否充分反映瞭所要測量的學業成就領域。 構念效度（Construct Validity）： 測量結果是否與理論上預期的構念一緻，包括聚閤效度（Convergent Validity）和區分效度（Discriminant Validity）。 效標效度（Criterion-Related Validity）： 測量結果與外部效標（如其他已知的測量指標、教師評價等）的相關程度，包括預測效度（Predictive Validity）和同時效度（Concurrent Validity）。 統計學方法的應用： 因子分析、迴歸分析、項目分析（Item Analysis）等統計技術在信效度檢驗中的作用。 數據分析與解釋： 描述性統計： 樣本特徵、成績分布、基本統計量（均值、標準差、百分位數等）的計算與解讀。 推斷性統計： 組間差異分析（t檢驗、ANOVA）、相關分析、迴歸分析等，用於探索影響學業成就的因素。 常模建立： 如何建立不同年級、不同地區的學業成就常模，為學生成績提供參照標準。 項目反應理論（IRT）分析： 如何利用IRT模型估計題目參數和學生能力參數，進行更精細的個體能力評估。 報告撰寫與結果呈現： 如何以清晰、專業的方式呈現調查結果，並為教育決策提供直接支持。 第三部分：應用實踐——大規模調查的落地與影響 理論與方法論的最終目的是為瞭解決實際問題。本書的第三部分將聚焦於大規模學業成就調查的實際應用，探討其在不同層麵的價值與影響。 教育政策製定與評估： 診斷教育現狀： 通過大規模調查，準確瞭解當前教育質量的整體水平、優勢與劣勢，為國傢、地區製定教育發展戰略提供數據支撐。 評估政策效果： 監測和評估教育改革政策（如課程改革、教學方法創新、教師培訓計劃等）實施後的效果，及時調整政策方嚮。 教育資源配置： 基於對不同區域、不同學校學業成就差異的分析，為教育資源（如經費、師資、設備）的公平閤理分配提供依據。 教學改進與教師發展： 提供教學反饋： 調查結果可以為教師提供關於學生學習情況的詳細反饋，幫助教師瞭解教學中的薄弱環節，調整教學策略。 促進個性化教學： 通過對學生個體能力水平的精準測量，支持教師為不同能力的學生提供差異化的教學指導和學習資源。 教師專業發展： 調查結果可以揭示教師在教學方法、學科知識掌握等方麵的普遍性問題，為教師培訓和專業發展提供方嚮。 學生學習指導與激勵： 瞭解學習狀況： 學生可以通過調查結果瞭解自己在同齡人中的學習水平，認識到自身的優勢與不足。 製定學習計劃： 基於對自身學業成就的評估，學生可以更有效地製定個人學習目標和計劃。 激發學習動力： 科學的評估和反饋機製，可以幫助學生建立學習信心，激發學習興趣和內在驅動力。 教育研究的推進： 提供高質量數據： 大規模學業成就調查能夠産生海量的、具有代錶性的數據，為教育學、心理學等領域的研究提供寶貴資源。 檢驗教育理論： 研究者可以利用這些數據檢驗現有的教育理論，或者提齣新的理論假設。 跨學科研究： 促進教育學與心理學、社會學、經濟學等學科的交叉研究，深入理解影響學業成就的多元因素。 國際比較與交流： 參與國際性評估： 瞭解國際上主要的學業成就評估項目（如PISA, TIMSS等），學習其先進的理論和方法。 進行國際比較： 通過參與國際評估，將本國教育水平置於全球背景下進行比較，發現差距，藉鑒經驗。 結論 《大規模學業成就調查的開發：理論、方法與應用》一書，不僅是對教育評估技術和科學性的係統梳理，更是對教育本質和發展方嚮的深刻探索。本書旨在為所有關心教育質量、緻力於提升學生學習成果的個體和組織，提供一個全麵、係統、實用的知識體係和操作框架。通過掌握書中闡述的理論，運用其提供的方法，並藉鑒其在應用實踐中的經驗，我們有能力構建齣更科學、更有效、更具導嚮性的大規模學業成就調查，從而為推動教育的進步、實現教育的公平與卓越貢獻力量。本書的齣版，期待能成為教育領域從業者、研究者及決策者手中不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實引人注目，那種沉穩又不失現代感的藍灰色調，配上清晰有力的書名排版，讓人一眼就能感受到其內容的專業性和深度。初次翻閱時，我被其嚴謹的邏輯結構所吸引。作者顯然在構建一個宏大的知識體係，從基礎概念的梳理到復雜模型的建構，每一步都踏實有力，沒有絲毫的含糊不清。特彆是關於問捲設計那一章節，它不僅僅是羅列瞭各種量錶和題型，更深入地探討瞭文化背景、認知負荷對迴答質量的影響，這種層層遞進的分析，對於任何一個希望進行嚴肅、大規模數據采集的研究者來說，都是一份寶貴的指南。我特彆欣賞作者對於“信度”和“效度”討論的細緻入微，他們沒有滿足於教科書式的定義，而是結閤瞭實際案例，展示瞭在真實研究環境中如何識彆並解決這些潛在的威脅。這使得整本書讀起來更像是與一位經驗豐富的前輩在探討實踐中的真知灼見，而不是冷冰冰的理論堆砌。那種追求數據真實性和解釋力的學術精神，在字裏行間都散發著強烈的感染力。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我最大的震撼，是它在“應用”層麵展現齣的廣闊視野。它不僅僅局限於傳統的學業成績評估，而是巧妙地將視角拓展到瞭更宏大的教育政策和學校問責製層麵。書中有一部分專門討論瞭如何設計一套既能有效監控學生進步，又不至於過度強調“應試”的評估框架。作者強調，大規模調查的最終目的，應該是為教育改進提供信息，而非僅僅是排名或懲罰。這種價值層麵的引導，非常重要。書中對“綜閤素養評價”的嘗試性討論，雖然篇幅不長，但其前瞻性和批判性思維令人耳目一新，它促使我反思，我們當前所衡量的東西，是否真的代錶瞭教育的全部價值。整本書的敘事節奏非常穩健，從理論基石到具體實施，最後到政策影響，形成瞭一個完整的閉環，讓人讀完後有一種“豁然開朗”的感覺，仿佛掌握瞭一套完整的、可以持續迭代的評估科學體係。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的閱讀體驗並非完全輕鬆。它需要讀者具備一定的統計學背景和耐心去啃讀那些嚴謹的數學推導。但正因如此，它纔顯得如此珍貴。我注意到作者在引用文獻時非常審慎，每一步論證背後都有堅實的學術支撐，這確保瞭書中提齣的所有方法論建議都建立在可重復和可驗證的基礎上。對於那些渴望從“數據收集者”轉變為“數據解釋者”的研究人員而言，這本書簡直是量身定做。其中關於“樣本代錶性”的章節，詳細論述瞭在多階段抽樣設計中如何控製潛在的非概率抽樣偏差，這對於確保調查結果能夠外推到更廣泛的人群至關重要。讀完後，我感覺自己對“大規模”這三個字的理解都加深瞭——它不僅僅意味著樣本數量大，更意味著對復雜異質性、對測量工具的精細化控製的要求極高。這是一本值得反復研讀，並隨時翻閱以檢驗自身研究規範性的案頭重器。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個緊迫的項目需求下接觸到這本書的，當時我們需要快速建立一個跨區域的學業評估體係，時間壓力巨大。這本書的結構布局非常“實用主義”，它似乎完全預料到瞭研究者在實際操作中可能遇到的所有“坑”。比如，關於數據清理和缺失值處理的部分，它不像其他教材那樣隻是輕描淡寫，而是提供瞭非常具體的操作建議，甚至包括瞭不同類型缺失值（MCAR, MAR, NMAR）在教育數據中齣現的具體場景和對應的處理策略。這種高度的實踐導嚮，使得這本書從“理論參考書”升華為“操作手冊”。我尤其欣賞作者對於“項目反應理論”（IRT）在試題等值化方麵應用的探討。他們不僅解釋瞭2PL和3PL模型的適用條件，還通過圖示清晰地展示瞭不同參數如何影響測量效能，這對於我們調整現有題庫，確保新舊試捲的可比性，提供瞭直接有效的技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格是那種非常典型的學院派的，清晰、準確，但同時也帶著一種獨特的學術魅力。我花瞭相當長的時間纔消化完關於“多層次模型”（HLM）在教育測量中應用的章節。作者以一種近乎手把手的態度，分解瞭這些復雜的統計工具，讓人感覺那些原本高高在上的數學模型瞬間變得觸手可及。令我印象深刻的是，書中對於“測量不變性”（Measurement Invariance）的闡述。他們沒有止步於列齣卡方檢驗或殘差的數值，而是深入剖析瞭跨群體比較的理論基礎和潛在的哲學睏境，這極大地提升瞭我對數據解釋的審慎態度。讀完這部分，我開始重新審視過去一些草率得齣結論的研究，明白瞭為何在不同背景下，即使是同一個分數也可能指嚮完全不同的意義。這種對細節的執著和對方法論的敬畏，是這本書最讓我推崇的地方。它迫使讀者停止滿足於錶麵的統計結果，轉而深究數據背後的結構性意義。