欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:44278295
大小:390.59 KB
页数:21页
时间:2019-10-20
《貳、研究目的與問題》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、PISA數學素養認知成份分析對補救教學的意涵洪碧霞*蕭嘉偉巒林素微槿試題難度認知成份分析對教師教學與評量設計皆能提供實質參考資訊,PISA功能取向的嶄新評量理念,其試題認知成份的特徵尤其値得重視。本文針對PISA數學素養90個試題進行認知成份分析,探討該測驗不同難度膺次試題認知成分特徵'同時藉由落後學生試題答對比率的差異'討論PISA數學索養內涵分析對落後學牛補救教學設計的參考意涵°硏究中以方程式資訊、圖形資訊與認知類別三項成份預測數學素養試題難度,該模式能精簡有效預測PISA數學素養試題難度參數變異。PISA數學素養府次零試題認知成份特徵可作爲落後學生數學運思現況描述的
2、依據,層次_試題認知成份特徵則可作爲落後學生補救教學目標擬定的參考。整體而言,由於現有PISA數學素養題數的限制,落後學生認知特徵描述尙嫌單薄,而認知成份對試題難度預測的也歸係數在跨資料問也呈現些微浮動。PISA2012將以數學素養爲主軸,後績更豐富題庫的分析,將有助於補救教學和回歸係數意涵的解讀和推論。1鍵字:數學素養、認知成分、PISA、回歸預測、補救教學*作者現職:國立臺南大學測驗統計硏究所教授粋作者現職:國立臺南大學測驗統計硏究所博士生*粋作者現職:國立束華大學數學系助理教授主題文章臺灣於2006年開始參與PISA(TheProgrammeforInternati
3、onalStudentAssessment,PISA),進行國際學生索養比較調查硏究。除了PISA之外,臺灣也持續參與教育成就評鑑國際協會(Internationalassociationfortheevaluationofeducationachievement,IEA)所主導國際數學與科學教育成就趨勢調查(TrendsinInternationalMathematicsandScienceStudy,TIMSS),該組織最近也推出國際閱讀素養進展硏究(ProgressinInternationalReadingLiteracyStudy,PIRLS)0因此,臺灣一直對
4、學生學習成就具備基本的國際教育績效比較資訊。PISA以不同於成就的素養評量爲訴求,提出新的評量視野,是經濟暨合作發展組織(OrganizationforEconomicCooperationandDevelopment,OECD)爲了解不同教育系統學生的學習知能表現水準所發展的計畫,希望評量結果對教育改革與學校進步捉供具體的回饋與激勵'作爲或際問不同教育系統效能評量與監督的參酌。從2000年正式推出之後,參與國家逐次遞增,可見其評量理念與執行品質已經普遍獲得認同。PISA內容涵蓋閱讀、數學和科學三科領域的素養,不強調與學校課程的直接對應'而是以成人生活所需重要知能爲主要考
5、慮'藉由每三年一次的國際評量'提供各國教育系統有關教育品質和機會均等議題省思的統计資訊。PISA結果報告將學生分爲七個水準,一般將低於水準二學生定義爲低落表現群'若以低落群學生的百分比由低至高進行排名'PISA2006臺灣數學低落表現學生比率(11%)名列第八(林煥祥、劉聖忠、林素微、李暉,2008),顯示臺灣雖然整體數學表現爲世界第一,但落後學生的學習狀態仍値得關注。二、認知成份分析與測驗發展一般常見的認知成份分析(或稱難度成份分析)在內容上多爲領域特定的認知範疇'專注於學生特疋的認知運作'以訊息處理理論爲依據'將學生解題的過程逐一解析編碼'轉化爲試題特徵成分的加權矩陣
6、進行檢視(丁振豐'1997;林世華1999;Carpenter,Just,&Shell,1990;Dimitrov&Raykov,2003;Holling,Blank,Kuchenbacker,&Kuhn,2008)。這類分析對於測驗的內涵及學生認知能力的推論提供可檢驗的架構/也對測驗效度的論述捉供實質的支撐。試題複雜度的認知成份分析,理論及實務上部頗具生產性,但一般大型測驗較少採用認知成份分析試題的複雜度來源,一方面源於題庫保密需求'試題不宜曝光。另一方面可能是人型測驗的内涵多數比較豐富廣泛,很難歸納山結構清晰而解釋力高的簡潔認知成份架構。進行試題難度成份分析常用的統計
7、方法有兩種,一爲多元回歸,二爲線性羅吉斯測驗模式(LinearLogisticTestModel,LLTM)<>2008年心理科學季刊(PsychologyScienceQuarterly)以LLTM爲主題,收納9篇論文以成份分析進行試題構念、評分者效應、大型測驗題組效果等不同議題的探究,足見成份分析取向在心理計量方法的演進上,能融合新的硏究議題及方法,進行創新且統整的探討。但因LETM的分析方式較爲技術特定,許多認知成份的探討硏究指出'透過回歸分析和LLTM結果大致雷同(林世華、葉嘉惠,1999;Embretson&Dani
此文档下载收益归作者所有