大规模学业成就调查的开发:理论、方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张咏梅 著

图书标签:

• 教育测量
• 学业成就
• 大规模调查
• 问卷开发
• 信效度
• 统计分析
• 教育评估
• 心理测量
• 数据分析
• 教育研究

出版社： 北京师范大学出版社

ISBN：9787303193561

版次：1

商品编码：11773345

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：379

内容简介

　　《大规模学业成就调查的开发:理论、方法与应用》从全球学业成就调查研发的背景趋势入手，详细阐述了大规模学业成就调查的理论基础、设计、测验与调查工具开发与实施的核心技术环节与关键步骤（框架建构、矩阵抽样、等值、标准划定、能力量尺建构、分数报告等），并结合实证案例（含程序代码）对抽样方案、数据分析与结果应用进行说明。最后，就我国大规模学业成就调查的当前存在的问题及未来发展趋势进行展望。

前言/序言

大规模学业成就调查的开发：理论、方法与应用 引言 教育作为社会发展和个体进步的基石，其质量与效果的评估始终是教育领域关注的焦点。在追求教育公平、提升教育效能的时代背景下，科学、全面、系统地衡量学生的学业成就，为政策制定、教学改进和资源配置提供坚实依据，显得尤为重要。本书《大规模学业成就调查的开发：理论、方法与应用》正是基于这一需求，深入探讨了如何设计、开发并实施一系列具有科学严谨性、操作可行性且能反映真实学业成就的大规模调查。它不仅是一本关于教育评估工具开发的指南，更是对如何理解、测量和最终提升学生学习成果的深刻反思。 本书的核心目标在于，为教育研究者、政策制定者、教育管理者以及一线教师提供一套系统性的理论框架和实践操作指导，以应对当前教育评估领域所面临的复杂挑战。大规模学业成就调查，其意义远不止于简单的考试分数汇总，它承载着对教育体系运行状况的诊断，对教学策略有效性的检验，以及对学生未来发展潜力的预测。然而，开发这样一套调查并非易事，它需要深厚的理论根基、精湛的方法论指导以及对实际应用场景的精准把握。本书将循序渐进地带领读者走过这一复杂而又至关重要的历程。 第一部分：理论基础——理解与界定学业成就 在着手开发任何测量工具之前，清晰地界定其测量对象是首要任务。本书的第一部分将深入剖析“学业成就”这一核心概念。它并非一个单一维度的指标，而是由一系列相互关联、又各有侧重的要素构成。我们将首先探讨不同理论视角下对学业成就的定义，从传统的知识掌握、技能习得，到更广泛的批判性思维、问题解决能力、创新能力，乃至情感态度、学习策略等非认知因素。 概念的演化与多维度性： 我们将追溯学业成就概念在教育理论发展过程中的演变，分析不同历史时期、不同教育流派对其的侧重。例如，行为主义视角下强调可观察的行为和技能，而建构主义则更关注学生主动建构知识的过程及其理解的深度。本书将强调，现代大规模学业成就调查需要超越单一的知识记忆层面，纳入对高阶思维能力和综合素养的考察，以更全面地反映学生的真实学习成果。 学业成就的构成要素： 详细阐述构成学业成就的关键维度。这可能包括： 学科知识掌握： 对特定学科核心概念、原理、事实性信息的理解和运用能力。 学科技能运用： 在不同情境下运用所学知识解决问题的能力，例如数学运算、科学实验操作、语言表达与写作等。 高阶思维能力： 分析、综合、评价、创造等能力，例如信息筛选与整合、逻辑推理、批判性思考、提出新颖解决方案的能力。 学习策略与元认知： 学生自我监控、调节学习过程的策略，以及对自身学习过程的认知，如目标设定、资源管理、反思与调整等。 学习态度与动机： 对学习的兴趣、投入程度、自信心、坚持性等积极的学习情感和内在驱动力。 文化与情境的适应性： 理解学业成就的测量必然受到文化背景、社会经济地位、教育环境等因素的影响。本书将强调在设计调查时，必须考虑普适性与本土化的平衡，避免文化偏见，确保测量工具在不同群体中具有公平性和有效性。 学习过程与结果的辩证关系： 除了最终的成就结果，本书还将探讨如何通过调查间接或直接地捕捉学生学习的过程特征。例如，通过分析学生在特定任务中的表现模式，可以推断其学习方式和策略。 第二部分：方法论——科学开发调查工具 理论的构建需要坚实的实践基础，本书的第二部分将聚焦于大规模学业成就调查的开发过程，提供一套详细的方法论指导。这部分内容将涵盖从调查设计、题目开发、信效度检验到数据分析等各个环节。 调查设计的原则与类型： 目标明确性： 调查的每一个环节都应围绕预设的测量目标展开。 代表性： 如何确保样本能够代表目标人群，是进行大规模调查的关键。我们将讨论抽样方法，如分层抽样、整群抽样等，及其在实际操作中的注意事项。 调查类型： 区分不同类型的学业成就调查，如诊断性调查、形成性调查、总结性调查、常模参照调查、标准参照调查等，并说明它们在不同教育情境下的适用性。 数据收集方式： 纸笔测试、计算机化自适应测试（CAT）、项目反应理论（IRT）模型在大型调查中的应用，以及它们各自的优缺点。 试题编制与评估： 题型选择： 客观题（选择题、填空题、匹配题）与主观题（简答题、论述题、项目式作业）的合理搭配与设计。 命题原则： 题目清晰、无歧义，避免语言障碍，符合学生认知水平，能够有效区分不同能力水平的学生。 情境化题目设计： 如何设计能够模拟真实世界问题解决情境的题目，以测量学生的应用能力和迁移能力。 项目反应理论（IRT）在题库建设中的应用： 介绍IRT模型如何支持构建大型、动态的题库，实现个体化测试和更精密的测量。 信度与效度的科学检验： 信度（Reliability）： 测量工具的稳定性和一致性。我们将详细介绍内部一致性信度（如Cronbach's alpha）、重测信度、复本信度等概念及其计算方法。 效度（Validity）： 测量工具能够真正测量到其声称要测量的构念的程度。本书将重点讲解： 内容效度（Content Validity）： 测量内容是否充分反映了所要测量的学业成就领域。 构念效度（Construct Validity）： 测量结果是否与理论上预期的构念一致，包括聚合效度（Convergent Validity）和区分效度（Discriminant Validity）。 效标效度（Criterion-Related Validity）： 测量结果与外部效标（如其他已知的测量指标、教师评价等）的相关程度，包括预测效度（Predictive Validity）和同时效度（Concurrent Validity）。 统计学方法的应用： 因子分析、回归分析、项目分析（Item Analysis）等统计技术在信效度检验中的作用。 数据分析与解释： 描述性统计： 样本特征、成绩分布、基本统计量（均值、标准差、百分位数等）的计算与解读。 推断性统计： 组间差异分析（t检验、ANOVA）、相关分析、回归分析等，用于探索影响学业成就的因素。 常模建立： 如何建立不同年级、不同地区的学业成就常模，为学生成绩提供参照标准。 项目反应理论（IRT）分析： 如何利用IRT模型估计题目参数和学生能力参数，进行更精细的个体能力评估。 报告撰写与结果呈现： 如何以清晰、专业的方式呈现调查结果，并为教育决策提供直接支持。 第三部分：应用实践——大规模调查的落地与影响 理论与方法论的最终目的是为了解决实际问题。本书的第三部分将聚焦于大规模学业成就调查的实际应用，探讨其在不同层面的价值与影响。 教育政策制定与评估： 诊断教育现状： 通过大规模调查，准确了解当前教育质量的整体水平、优势与劣势，为国家、地区制定教育发展战略提供数据支撑。 评估政策效果： 监测和评估教育改革政策（如课程改革、教学方法创新、教师培训计划等）实施后的效果，及时调整政策方向。 教育资源配置： 基于对不同区域、不同学校学业成就差异的分析，为教育资源（如经费、师资、设备）的公平合理分配提供依据。 教学改进与教师发展： 提供教学反馈： 调查结果可以为教师提供关于学生学习情况的详细反馈，帮助教师了解教学中的薄弱环节，调整教学策略。 促进个性化教学： 通过对学生个体能力水平的精准测量，支持教师为不同能力的学生提供差异化的教学指导和学习资源。 教师专业发展： 调查结果可以揭示教师在教学方法、学科知识掌握等方面的普遍性问题，为教师培训和专业发展提供方向。 学生学习指导与激励： 了解学习状况： 学生可以通过调查结果了解自己在同龄人中的学习水平，认识到自身的优势与不足。 制定学习计划： 基于对自身学业成就的评估，学生可以更有效地制定个人学习目标和计划。 激发学习动力： 科学的评估和反馈机制，可以帮助学生建立学习信心，激发学习兴趣和内在驱动力。 教育研究的推进： 提供高质量数据： 大规模学业成就调查能够产生海量的、具有代表性的数据，为教育学、心理学等领域的研究提供宝贵资源。 检验教育理论： 研究者可以利用这些数据检验现有的教育理论，或者提出新的理论假设。 跨学科研究： 促进教育学与心理学、社会学、经济学等学科的交叉研究，深入理解影响学业成就的多元因素。 国际比较与交流： 参与国际性评估： 了解国际上主要的学业成就评估项目（如PISA, TIMSS等），学习其先进的理论和方法。 进行国际比较： 通过参与国际评估，将本国教育水平置于全球背景下进行比较，发现差距，借鉴经验。 结论 《大规模学业成就调查的开发：理论、方法与应用》一书，不仅是对教育评估技术和科学性的系统梳理，更是对教育本质和发展方向的深刻探索。本书旨在为所有关心教育质量、致力于提升学生学习成果的个体和组织，提供一个全面、系统、实用的知识体系和操作框架。通过掌握书中阐述的理论，运用其提供的方法，并借鉴其在应用实践中的经验，我们有能力构建出更科学、更有效、更具导向性的大规模学业成就调查，从而为推动教育的进步、实现教育的公平与卓越贡献力量。本书的出版，期待能成为教育领域从业者、研究者及决策者手中不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验并非完全轻松。它需要读者具备一定的统计学背景和耐心去啃读那些严谨的数学推导。但正因如此，它才显得如此珍贵。我注意到作者在引用文献时非常审慎，每一步论证背后都有坚实的学术支撑，这确保了书中提出的所有方法论建议都建立在可重复和可验证的基础上。对于那些渴望从“数据收集者”转变为“数据解释者”的研究人员而言，这本书简直是量身定做。其中关于“样本代表性”的章节，详细论述了在多阶段抽样设计中如何控制潜在的非概率抽样偏差，这对于确保调查结果能够外推到更广泛的人群至关重要。读完后，我感觉自己对“大规模”这三个字的理解都加深了——它不仅仅意味着样本数量大，更意味着对复杂异质性、对测量工具的精细化控制的要求极高。这是一本值得反复研读，并随时翻阅以检验自身研究规范性的案头重器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那种沉稳又不失现代感的蓝灰色调，配上清晰有力的书名排版，让人一眼就能感受到其内容的专业性和深度。初次翻阅时，我被其严谨的逻辑结构所吸引。作者显然在构建一个宏大的知识体系，从基础概念的梳理到复杂模型的建构，每一步都踏实有力，没有丝毫的含糊不清。特别是关于问卷设计那一章节，它不仅仅是罗列了各种量表和题型，更深入地探讨了文化背景、认知负荷对回答质量的影响，这种层层递进的分析，对于任何一个希望进行严肃、大规模数据采集的研究者来说，都是一份宝贵的指南。我特别欣赏作者对于“信度”和“效度”讨论的细致入微，他们没有满足于教科书式的定义，而是结合了实际案例，展示了在真实研究环境中如何识别并解决这些潜在的威胁。这使得整本书读起来更像是与一位经验丰富的前辈在探讨实践中的真知灼见，而不是冷冰冰的理论堆砌。那种追求数据真实性和解释力的学术精神，在字里行间都散发着强烈的感染力。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我最大的震撼，是它在“应用”层面展现出的广阔视野。它不仅仅局限于传统的学业成绩评估，而是巧妙地将视角拓展到了更宏大的教育政策和学校问责制层面。书中有一部分专门讨论了如何设计一套既能有效监控学生进步，又不至于过度强调“应试”的评估框架。作者强调，大规模调查的最终目的，应该是为教育改进提供信息，而非仅仅是排名或惩罚。这种价值层面的引导，非常重要。书中对“综合素养评价”的尝试性讨论，虽然篇幅不长，但其前瞻性和批判性思维令人耳目一新，它促使我反思，我们当前所衡量的东西，是否真的代表了教育的全部价值。整本书的叙事节奏非常稳健，从理论基石到具体实施，最后到政策影响，形成了一个完整的闭环，让人读完后有一种“豁然开朗”的感觉，仿佛掌握了一套完整的、可以持续迭代的评估科学体系。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个紧迫的项目需求下接触到这本书的，当时我们需要快速建立一个跨区域的学业评估体系，时间压力巨大。这本书的结构布局非常“实用主义”，它似乎完全预料到了研究者在实际操作中可能遇到的所有“坑”。比如，关于数据清理和缺失值处理的部分，它不像其他教材那样只是轻描淡写，而是提供了非常具体的操作建议，甚至包括了不同类型缺失值（MCAR, MAR, NMAR）在教育数据中出现的具体场景和对应的处理策略。这种高度的实践导向，使得这本书从“理论参考书”升华为“操作手册”。我尤其欣赏作者对于“项目反应理论”（IRT）在试题等值化方面应用的探讨。他们不仅解释了2PL和3PL模型的适用条件，还通过图示清晰地展示了不同参数如何影响测量效能，这对于我们调整现有题库，确保新旧试卷的可比性，提供了直接有效的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格是那种非常典型的学院派的，清晰、准确，但同时也带着一种独特的学术魅力。我花了相当长的时间才消化完关于“多层次模型”（HLM）在教育测量中应用的章节。作者以一种近乎手把手的态度，分解了这些复杂的统计工具，让人感觉那些原本高高在上的数学模型瞬间变得触手可及。令我印象深刻的是，书中对于“测量不变性”（Measurement Invariance）的阐述。他们没有止步于列出卡方检验或残差的数值，而是深入剖析了跨群体比较的理论基础和潜在的哲学困境，这极大地提升了我对数据解释的审慎态度。读完这部分，我开始重新审视过去一些草率得出结论的研究，明白了为何在不同背景下，即使是同一个分数也可能指向完全不同的意义。这种对细节的执着和对方法论的敬畏，是这本书最让我推崇的地方。它迫使读者停止满足于表面的统计结果，转而深究数据背后的结构性意义。