简述英语基于项目反应论述英语分级测试试题分析

【摘 要】本文以项目反应理论为依据，运用BILOG-MG V3.0分析软件对大学英语分级测试的试题（项目）进行了分析研究，通过标刻难度、区分度、能力参数等各项目参数，为科学建立大学英语分级测试题库提供数据，奠定基础。
【关键词】大学英语；分级测试；项目反应理论；试题分析
一、引言
大学英语教学是高等教育的一个有机组成部分，大学英语课程是大学生的一门必修的基础课程。大学英语实行分级教学不仅体现了《大学英语课程教学要求》“分类指导，因材施教”的原则，对于整体提高大学英语教学质量也起到了积极促进作用。因此，大学英语试题建设显得尤为重要。试题是题库建设的最基本元素，它的优劣直接影响大学英语试题题库的质量。所以，建立起对大学英语试题的科学完整的评价体系十分必要。

二、理论研究

客观、准确地评价大学英语试题，科学的对其进行分析。其关键点在于要有科学的理论依据。在教育心理测量领域中，应用比较多的有经典测验理论和项目反应理论。经典测验理论（简称CTT）是最早的也是最实用的测验理论。也称为真分数理论，即被试的真分数是观测分数（或说测量实得分数）的数学期望值。真分数模源于：论文的基本格式www.618jyw.com
型是以弱假设为基础的，即这些假设很容易验证并易被大多数测验数据资料所满足。经典测验理论的假设内涵主要是以真实分数模式为理论架构，依据弱势假设，使用简单，可操作性强，应用较广。基于经典测验理论统计分析得到的各项指标，依赖于特定的被试样本，所求得的参数会受到不同样本组能力水平的影响。经典测验理论无法建立考生得分与测验题目参数之间的函数关系，即考生能力的估计会由于测验的改变而改变。
项目反应理论（简称IRT）是建立在潜在特质理论的基础上的。其主要观点是：在认知测验中，潜在特质指所要测的内在能力。定量地估计个体在每一种特质上的位置是心理测量的任务。反之，也可用所估计到的特质的量去预测和解释个体在相应情境中将会产生的行为反应。
项目反应理论的最大特点是它找到了一条题目特征曲线（简称ICC）并且以多种数学表达式（即数学模型）来描述它和逼近它。不同的数学模型对曲线有不同程度的逼近，也含有个数不同的参数。题目特征曲线的数学模型一般都包含两方面的参数：（1）对测验题目的特征进行刻画的题目参数；（2）对考生的特征进行刻画的潜在特质或称能力参数。
根据这些参数值，我们可以对题目质量作出评价，可按需要选取高质量的题目。又可以预言考生个体在任一测验题目上的反应，从而估计出考生个体的各种潜在特质的量数，即考生完成测验题目时所具有的能力或特质。从理论上说，有效地解决了经典测验理论中无法建立考生得分与测验题目参数之间的函数关系问题。
项目反应理论的优势表现在：题目难易度的估计不因样本不同而不同。项目反应理论的题目参数估计是独立于考生样本组的。考生能力的估计不因测验的改变而改变。项目反应理论在提供题目参数的同时，提供了每一个考生在完成题目时的能力参数。测量误差的估计因考生程度不同而不同。为多种形式测验的实施提供了更为完美的理论和方法。在题目分析和估计学生能力的同时，可以得到题目信息函数和测验信息函数两个统计量。所以，本文尝试用项目反应理论来对大学英语分级测试试题进行分析研究，探讨每个具体英语分级试题（项目）能否客观准确地反应出学生的真实能力水平。进而发现命制英语分级试题的规律和标准，为更好地开展大学英语分级教学提供切实可行的方法。

三、实验研究

本研究选取的实验对象来源于某大学2010级的大学英语分级测试试题。研究人员运用BILOG-W分析软件对试题进行项目反应分析。此分析内容包括试题的难度、区分度、项目以及能力参数的估计，对试题的难度进行标定，分为难中易三个等级。参与实际测试的是2010级2534名学生参加的大学英语分级考试。我们从中随机抽取样本容量为200的被试者数据并通过项目反应理论中的BILOG-MG V3.0软件对作答结果的分析来对分级考试中试题进行分析和分类。BILOG软件运用期望后验法（EAP）和贝叶斯（Bayes）估计法进行考生的能力估计。试题总容量为86，均采用0、1计分法。其中合格数为75，10道试题通过分析被列为不合格试题，75道试题的平均难度为6.16。本文对试题分为难、中、易三个程度。难度值区间为（0，10），从试题难度平均值来看难题较多，适合作为分级考试的试题。同时试题的平均区分度为0.5112，能够较好的区分被试者的能力水平。所有项目都在相应的能力区域产生一定的信息量。
四、结论
以上研究结果表明只有经过科学、客观的分析和筛选的试题才能真正反映出学生的能力特征和能力差异，才能为下一步建立大学英语分级测试题库奠定坚实的基础，进而促进大学英语教学，使学生能力得到全面发展。
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