大学物理实验课程考试结果的分析

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1、1.1大学物理实验课程考试结果的分析开展大学物理实验课程考试的目的就是要及时检查和科学评定大学物理实验课程的教学效果,发现教学过程中存在的问题,进行教学研究与改进,不断提高大学物理实验课程的教学质量。要科学地评定大学物理实验课程的教学效果就必须根据教育测量与统计的原理对考试的结果作定量与定性的分析,以便发现问题并及时地加以解决。对于考试的结果一般应当开展以下几个方面的分析研究工作。1.1.1考试分析的理论与方法根据教育测量与统计的原理,可以对大学物理实考试成绩进行以下的定量分析:(一)计算出年级和班级的平均成绩和

2、标准差:采用公式(2.1)计算整个年级的平均成绩和每一个班级的平均成绩:(2.1)Xi:第i个学生的大学物理实验课程考试成绩;n:年级学生总数或班级学生总数。采用公式(2.2)计算标准差:(2.2)标准差是方差的平方根,又称为均方差,用S表示。标准差是衡量一组数据分散程度最有效的量数。它给出了一组数据偏离平均数程度的大小,标准差越小,这组数据越向平均数集中,即分布的差异越小;标准差越大,这组数据偏离平均数的程度越大,即分布的差异越大。通过计算整个年级和班级的平均分和标准差,可以了解整个年级和每一个班级的总体教学情

3、况。与此同时,也可以把班级的成绩和整个年级的成绩进行比较分析,从而了解每一个班级在整个年级中所处的位置。(二)计算考试的信度考试的信度指考试结果的可靠性或可靠程度,即考试分数的可靠性程度。所谓可靠性是指对同一组对象进行两次相同测量所得结果的一致性和稳定性程度。考试所得到的分数称为获得分数,用X来表示。学生对考试内容掌握的真实水平和程度称为真分数,用T来表示。获得分数与真分数之间一般总是存在着一定的差距,这个差距就是随机测量误差,用E来表示。三者之间的关系为:X=T+E。由于信度就是要反映偶然因素的影响程度,因此在

4、获得分数中,误差分数所占的比重大小是决定考试可靠性的重要指标。所以在教育测量理论中,考试的信度定义为:一组考试分数的真实分数的变异数(方差)与获得分数的变异数(方差)的比率,即:(2.3)式中是考试的信度;是真分数的方差;是获得分数的方差。由于真分数在教学过程中是无法得到的,因此人们一般采用再测法、复本法、分半法和库一理信度系数公式来计算考试的信度:1)再测法:用再测法来估计考试信度的方法是:以同一份试卷,在两个不同的时间里对同一组学生施测两次,然后根据学生两次考试分数计算其相关系数,这个相关系数就是信度系数,称

5、之为再测信度。2)复本法:用复本法来估计考试信度的方法是:编制两种形式相同的试卷,其具体题目并不相同,这些题目都是从同一领域内选出来的,题目的难度和区分度也是类同的。学生在两卷中,先接受甲卷的考试,然后在接受乙卷的考试,最后计算两卷获得分数的相关系数,这个相关系数即为信度系数,称为复本信度。3)分半法:用分半法来估计考试信度的程序是:先按正常的程序实施考试,然后将全部试题分为相等的两半(一般采用奇、偶分半),并分别计算每个学生在两半试题的得分,最后再求得两半试题得分的相关系数。用分半法求出的是半个考试的信度系数,

6、为估计整个考试的信度,需采用斯布公式来计算:(2.4):整个考试的信度;:两半试题得分的相关系数。用斯布公式来估计整个考试的前提是两半考试的分数的方差相等。但在考试中往往满足不了这个前提,这时一般采用卢伦公式或弗朗那根公式,直接求得考试的信度系数。卢伦公式:(2.5):信度系数;:两半考试分数之差的方差;:整个考试分数的方差;弗朗那根公式:(2.6):信度系数;和:分别为两半考试分数的方差;:整个考试分数的方差;4)库一理信度系数公式:将考试划分为两半的方法很多,每种分法都能产生有微小差别的r估计量。库德、理查逊

7、和克朗巴赫因不满意半分法,从方差分析的角度提出了以试题统计量为转移的信度求法,可避免任意两半分的误差。他们提出的适用于客观题试卷的一系列公式,较为常用的是K一R20公式:(2.7)r:考试的信度系数;k:试题数;S2:考试分数的方差;p题目的难度值;q=1-p。大学物理实验课程的考试是面向全校学生的大规模的统一考试,很难采取再测法和复本法。因此考试信度的计算可以采用卢伦公式、弗朗那根公式或库-理信度系数公式。根据教育测量与统计的理论和实践经验可知,在考试过程中提高考试信度的方法主要有以下几种:1)适当增加考试的题

8、量。一般来说,题目的数量越多,考试的信度就越高。其主要原因有两个:第一,题目越多,试题的取样越适当。第二,题目越多,考试分数受猜测的影响越小。2)采用标准化考试,尽量减少各环节的测验误差。3)提高命题的质量,试题难度适当,试卷编排应由易到难,要有一定的区分度。4)注意消除考生的焦虑情绪,充分做好考前指导,使学生的知识和能力能够得到正常发挥。考试内容具有同质性,不要在一个测

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