計(jì)算機(jī)自適應(yīng)英語能力測(cè)試模型設(shè)計(jì)與效度驗(yàn)證

計(jì)算機(jī)自適應(yīng)英語能力測(cè)試模型設(shè)計(jì)與效度驗(yàn)證

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1、LIIIMUlIIMlllLIIIIIIlllY2345981計(jì)算機(jī)自適應(yīng)英語能力測(cè)試模型設(shè)計(jì)與效度驗(yàn)證答辯委員會(huì)主席:⑧論文作者簽名:i疊蟄墊委員1:彭型直熬援逝婆太堂△塞堂院彭刻量委員2:送崮熬援浙塹窆}國蚤堂瞳籃囪委員3:委員4:委員5:答辯日期:2012年11月28EtDesignandValidationofaComputerizedAdaptiveEnglishProficiencyTest⑧Author'ssignatu陀!§△壘一‘411‘Supervisor7Ssignature:Chair:(Committeeoforald

2、efence)Committeeman1.Committeeman2:Committeeman3:Committeeman4:Committeeman5:Dateoforaldefence:November28,2012獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知,除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含為獲得逝姿盤堂或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者

3、簽名:i窩卣乏玉簽字日期:為f2年f/月瑚日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解逝姿苤堂有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定,有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤,允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)逝’江盤堂可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名:i通知導(dǎo)師簽名:人丁簽字日期:701)年f7月鴰日簽字日期:曲Iz,年·f月歲·Et學(xué)位論文作者畢業(yè)后去向:工作單位:通訊地址:電話:郵編摘要1.研究背景隨著計(jì)算機(jī)技

4、術(shù)與測(cè)量理論的不斷發(fā)展,建立大型的語言測(cè)試題庫并基于題庫實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自適應(yīng)語言測(cè)試(computerizedadaptivelanguagetesting,簡稱CALT)是近年來國外語言測(cè)試研究的熱點(diǎn)問題。計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)試興起于八十年代中期,但直到八十年代后期才真正被運(yùn)用到語言測(cè)試領(lǐng)域。相對(duì)于傳統(tǒng)的紙筆語言測(cè)試(paper—and—pencillanguagetesting,簡稱PPLT)或普通的計(jì)算機(jī)輔助語言測(cè)試(computer—basedlanguagetesting,簡稱CBLT),CALT有以下優(yōu)勢(shì):1)測(cè)試信度與效率高;2)即時(shí)反饋效

5、果良好;3)施考安全性好;4)測(cè)試的個(gè)性化程度高;等等。CALT的主要理論依據(jù)為項(xiàng)目反應(yīng)理論(itemresponsetheory,簡稱IRT)。IRT是一組用于闡述考生答題行為與潛在能力之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,其最大優(yōu)點(diǎn)是項(xiàng)目數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)之間具有獨(dú)立性,即項(xiàng)目參數(shù)估計(jì)不受其所施測(cè)的樣本影響,樣本能力估計(jì)不受其所施測(cè)的項(xiàng)目影響。因此,即使考生在測(cè)試過程中所得到的考題不一樣,仍可以對(duì)考生能力進(jìn)行估計(jì)并直接比較,這一優(yōu)點(diǎn)極大地促進(jìn)了CALT的設(shè)計(jì)與應(yīng)用。依據(jù)計(jì)分模式,IRT可以分為二元計(jì)分IRT模型和多元計(jì)分IRT模型。二元計(jì)分IRT模型中,考生在題

6、目上的得分只有0分、1分兩種可能性,二元計(jì)分IRT模型包括單參數(shù)模型(one—parameterlogisticmodel,簡稱1PLM)、雙參數(shù)模型(two—parameterlogisticmodel,簡稱2PLM)、三參數(shù)模型(three—parameterlogisticmodel,簡稱3PLM)。多元計(jì)分IRT模型中,考生在題目上的得分有0分、1分、2分等多種可能性,常見的多元計(jì)分IRT模型有等級(jí)反應(yīng)模型(gradedresponsemodel,簡稱GRM)、分部評(píng)分模型(partialcreditmodel,簡稱PCM)、廣義分部評(píng)

7、分模型(generalizedpartialcreditmodel,簡稱GPCM)。IRT的基本假設(shè)為單維性與局部獨(dú)立性,單維性指同一份考卷中的所有題目測(cè)量同一種能力。盡管長期以來,語言測(cè)試領(lǐng)域在語言能力的單維性問題上爭論不休,但目前較為公認(rèn)的一種觀點(diǎn)是單維性是一個(gè)度的問題而非存在與否的問題。局部獨(dú)立性指考生在各道題目上的答對(duì)概率相互獨(dú)立,即考生的潛在能力是影響作答的唯一因素,當(dāng)排除這個(gè)因素的影響后,考生在不同題目上的作答行為之間不存在任何關(guān)系。但是在大規(guī)模英語測(cè)試中,局部獨(dú)立性這一假設(shè)往往會(huì)被違反,因?yàn)槌R姷念}型是幾道選擇題基于同一篇章。在局

8、部獨(dú)立性假設(shè)違反的情況下,采用標(biāo)準(zhǔn)的二元計(jì)分IRT模型進(jìn)行項(xiàng)目分析不僅會(huì)導(dǎo)致模型與數(shù)據(jù)的不擬合,而且會(huì)導(dǎo)致對(duì)項(xiàng)目區(qū)分度的估值過高,從而導(dǎo)致對(duì)測(cè)試信息量

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