基于irt展开模型的中学生学习态度测验的编制——ctt、irt累积模型与irt展开模型的比较

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1、分类号学校代码!Q5丝密级学号幽l002Q窆!Q鱼2基于lRT展开模型的中学生学习态度测验的编制——CTT、IRT累积模型与IRT展开模型的比较TheApplicationofIRTUnfoldingModelinPreliminaryConstructionofLearningAttitudeTestforSecondaryStudents———ComparisonofCTT,IRTCumulativeModelandIRTUnfoldingmodel研究生姓名指导教师姓名、职称学科专业研究方向湖南师范大学学位评定委员会办公室二零一三年

2、五月教育部人文社会科学研究项目(课题批准号:llYJAl90003)中文摘要目的:从教育学、心理测量学的角度出发,研究和考查中学生学习态度的结构,初步编制出一份能有效了解中学生学习态度水平的量表,为以后教育工作者评价中学生学习态度提供辅助工具。分析中学生学习态度量表项目反应过程,初步探讨中学生学习态度量表应用项目反应理论分析的方法和模型选择问题。利用典型数据的分析结果来探讨相关量表的项目反应理论应用问题。方法:采用多种研究方法,结合访谈和问卷调查,建构中学生学习态度测评体系,经两次测试与项目筛查、修订,确定量表结构与正式量表项目。采取整群

3、分层抽样的方法,选取长沙地区(4所)、娄底地区(4所)、邵阳地区(3所)、岳阳地区(3所),共计14所城乡中学。有效被试1898人,包含男生916人,女生982人。其中七年级388人,八年级376人,九年级316人,十年级274人,十一年级264人,十二年级280人。结果:1.中学生学习态度量表由72个项目构成,分为情感体验、行为倾向、认知水平三个分量表。2.正式量表中,自编项目57个,占整个量表的79.17%。3.项目分析结果表明,项目的位置均位于(一4,4)区间,项目区分度均大于0.5,项目信息函数介于(2,9)区间内,整个测验信息函

4、数大于25。4.通过对比CTI与IRT的分析结果,可以看出IRT较CTT具有明显优势。在展开模型与累积模型的对比中可以看出展开模型要比累积模型更准确。5.中学生学习态度在某些人口学变量上存在显著差异。结论:1.问卷的心理测量学指标良好。2.IRT理论展开模型可应用于测验的编制中。3.非认知能力测验中展开模型比累积模型和CTT理论更有优势。关键词:学习态度,中学生,累积模型,展开模型,项目反应理论AbstractObjective:Departurefromeducation,psychometricperspective,research

5、andexaminethestructureofthesecondarystudentslearningattitude,theinitialpreparationofaneffectivewaytounderstandthelevelofstudents’learningattitudescaleauxiliarytoolsforfutureeducatorsevaluatestudentlearningattitude.Reactionanalysisofsecondarystudentslearningattitudescalepr

6、ojectsexploressecondarystudents’learningattitudescaleapplicationofitemresponsetheoryanalysisandmodelselectionproblem.Itemresponsetheorystudyingtheeffectsonthescaleofatypicaldataanalysesapplicationproblems.Methods:Onthebasisofpastresearch,combineinterviewsandopenquestionna

7、ireinvestigation,constructpupillearningattitudeassessmentsystem,afterpredictionseveraltimes,formingthedraft.TakestratifiedclustersamplingmethodtoselecttheChangsharegion(4),theLoudiregion(4),theShaoyangregion(3),theYueyangregion(3),atotalof14urbanandruralsecondaryschools.T

8、hesubjectswere1898people.including916boys,982girls.Thenumbersofgrade7tograde9are388,376,316,274,

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