Test Construction and Validation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Intl Specialized Book Service Inc

作者:Hock, Ildiko

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:45

装帧:HRD

isbn号码:9789630580335

丛书系列:

图书标签:

• 测试构建
• 测量
• 评估
• 信度
• 效度
• 心理测量学
• 教育测量
• 标准化测试
• 项目分析
• 量表开发

深入探索人类学习的本质与评估的艺术：一部关于认知科学、心理测量学与教育实践的权威指南 书名： 认知旅程：人类心智的结构、功能与学习的动态过程 作者： [此处留空，或用一个富含学术气息的虚拟作者名，例如：艾伦·P·格雷夫斯] 出版社： [此处留空，或用一个专业的学术出版社名称，例如：普林斯顿认知科学出版社] --- 内容提要 《认知旅程：人类心智的结构、功能与学习的动态过程》并非一本关于标准化测试或问卷设计的技术手册，而是一部宏大而精微的著作，旨在为读者提供一个全面、深入的视角，去理解人类心智是如何构建知识、处理信息、形成记忆，以及最终实现复杂学习的。本书的核心关切点在于“人”本身——我们如何感知世界，如何解决问题，以及是什么驱动着我们从无知走向理解的艰难过程。 本书将认知科学的最新发现与发展心理学的纵深视角相结合，构建了一个多层次的理论框架，用以解析学习的内在机制。它侧重于理论的阐释、实验数据的分析，以及对人类心智模型（Mental Models）的批判性探讨，旨在超越单纯的技能训练，触及教育哲学和人类发展学的深层命题。 第一部分：心智的基石——感知、注意与记忆的架构 本部分从基础层面剖析了人类信息处理系统的核心组件。我们探讨的重点不在于如何设计一个“好的问题”来探测这些功能，而在于这些功能本身是如何运作的。 第一章：感官输入与意义的编织： 详细审视了感觉通道如何将外部世界的物理刺激转化为内部可供处理的神经表征。我们将深入研究“自下而上”与“自上而下”加工的互动模式，并讨论这些机制如何受到个体经验和认知负荷的制约。例如，我们会探讨视觉注意力的“盲点”现象，以及它如何揭示我们对信息过滤的潜意识机制，而不是探讨如何设计一个避免视觉盲点的测验题。 第二章：注意力的选择与过滤机制： 聚焦于认知的瓶颈——有限的注意力资源。本书详述了从广为接受的过滤理论（如Broadbent的模型）到更灵活的衰减模型（如Treisman的模型）的发展历程。关键在于理解“分心”并非简单的失败，而是心智资源分配策略的体现。我们分析了执行功能（Executive Functions）在维持目标导向行为中的核心作用，如工作记忆的容量限制与激活策略。 第三章：记忆的构建与重构： 这是一个关于时间、联结和遗忘的章节。我们不讨论测验信度，而是探究内隐记忆、外显记忆、情景记忆和语义记忆的神经基础。重点分析了记忆编码（Encoding）、巩固（Consolidation）和提取（Retrieval）过程的脆弱性。特别是，我们会深入探讨记忆并非忠实的录像带，而是一个不断被重构的过程，并考察了这种不稳定性对知识保持的长期影响。 第二部分：学习的动态场域——知识的组织与迁移 第二部分将视角从信息输入转向知识的内化和重组，探讨学习的本质——即心智结构的持久性改变。 第四章：概念形成与心智图谱： 本章核心是“理解”的内部表征。我们考察了原型理论、特征分析模型以及基于实例的学习在概念形成中的角色。理解一个新概念意味着什么？它意味着将新信息无缝地整合进已有的、复杂的知识网络中。我们使用认知负荷理论（Cognitive Load Theory）的框架，但着眼于信息在工作记忆中如何被有效地“外化”或“自动化”，以减轻认知负担，而不是如何设计一个负载最小的教学模块。 第五章：迁移的悖论：从局部到普遍： 迁移（Transfer）是学习的终极目标，但也是最难捉摸的现象之一。本书探讨了近迁移（Near Transfer）和远迁移（Far Transfer）的理论解释，包括结构表征的相似性、情境线索的识别，以及知识的抽象化能力。我们批判性地分析了那些声称实现“高阶思维”的教育干预，并从认知角度解释了为什么知识往往固着于特定的情境中，难以泛化应用。 第六章：问题解决与启发式思维： 面对新颖的挑战，心智是如何导航的？本章深入研究了经典问题解决范式（如汉诺塔、水壶问题），并剖析了启发式（Heuristics）和算法（Algorithms）在决策制定中的权衡。我们考察了“功能固着”等认知障碍，以及如何通过思维定势的打破来促进创造性的解决方案，重点在于思维模式的转变，而非测试中解决问题的技巧。 第三部分：情感、动机与自我调节的交互作用 认知并非孤立运行，它与情绪状态、内在驱动力以及自我监控能力紧密交织。第三部分拓宽了视野，将学习置于一个更广阔的人类体验背景之下。 第七章：动机的内在驱动力： 我们详细区分了内在动机与外在动机，并基于自我决定理论（Self-Determination Theory）阐释了自主性、胜任感和归属感如何成为持续学习的燃料。本章深入探讨了“心流体验”（Flow State）的认知和情感特征，即个体完全沉浸于活动中，时间感失真、自我意识消失的状态，这是高效学习的理想状态，远超外部激励所能达到的深度。 第八章：情绪在学习中的调节作用： 焦虑、恐惧和压力对认知加工的影响是双向的。本章研究了情绪的生理基础及其对注意力分配和记忆提取的干扰机制。我们审视了“威胁激活”如何导致认知资源从工作记忆转向应对威胁，从而损害认知表现。这为理解学习者在面对挑战时的表现波动提供了坚实的神经科学基础。 第九章：元认知：思维的思维： 元认知，即对自身认知过程的认识、监控和调节能力，是高级学习者与初级学习者的分水岭。本书详细描绘了元认知知识（对自身能力的认知）和元认知调控（计划、监控和评估）的组成部分。关键不在于设计一个元认知问卷，而在于理解学习者如何自我评估其理解程度、如何识别知识盲区，以及如何有效地调整学习策略。 结语：迈向深层理解的哲学反思 本书的总结部分将所有理论整合起来，进行一次关于“何为真正学会”的哲学反思。我们探讨了知识的社会建构性，以及在复杂、模糊且不断变化的世界中，人类心智的适应性与局限性。 《认知旅程》是一部面向教育理论家、心理学研究者、神经科学家以及任何对人类心智运作机制抱有深切好奇心的读者的深度学术专著。它提供的是理解学习“为何”和“如何”发生的全景图，而非测量其发生程度的工具箱。读者将离开本书，带着对人类学习过程更深层次的敬畏与洞察力，去欣赏心智这一宇宙中最复杂的奇迹之一。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我是在一个需要开发高风险决策评估系统的背景下接触到这本书的。坦率地说，这本书的理论深度令人印象深刻，但它的“本土化”和“实用性”方面略显不足。它似乎默认读者拥有非常规范、资源充足的研究环境。例如，在谈到效标确定和数据收集时，它假设我们可以轻松获取到大型、稳定的参照群体数据，但在实际操作中，我们往往面临样本量不足或效标漂移的问题。书中对情境因素（Contextual Factors）对测试结果影响的讨论相对较少，比如文化差异、文化敏感度对特定措辞的影响，这些在跨文化应用中至关重要的问题，仅仅是一笔带过。对于那些需要在资源有限、快速变化的环境中部署测试的从业者而言，可能需要搭配更多关于敏捷测试方法和适应性测量工具的书籍来补充。它更像是一部“理想状态下的测量学圣经”，而非一本“解决燃眉之急的工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

**Title:** Test Construction and Validation "这本书的开篇就给我一种非常扎实的感觉，作者显然对心理测量学有着深刻的理解。它不仅仅停留在理论的层面，而是非常注重实际操作性。我特别欣赏它在量表设计阶段所花费的篇幅，那些关于项目撰写规范、避免歧义措辞的细致指导，简直是为我这种初次涉足量表开发的人量身定制的。书中对不同类型量表（比如李克特量表、语义微分量表）的优缺点分析得非常透彻，并且提供了大量的案例来佐证。尤其是在信度分析部分，区分了重测信度、内部一致性信度等多种方法，并详细讲解了如何计算和解读Cronbach’s Alpha系数，这一点对于确保研究结果的可靠性至关重要。读完这部分内容，我感觉自己对如何构建一个‘靠谱’的测评工具充满了信心，不再是雾里看花。如果说有什么美中不足，可能是一些高级统计模型的讲解略显跳跃，但总体而言，作为一本实操手册，它的价值是无可替代的。"

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格实在有些太过学术化了，读起来就像是在啃一本厚厚的统计教科书。我原以为它会更多地关注“如何避免常见的测试陷阱”或者“如何在实际环境中快速迭代测试”，但实际上，它花了大量的篇幅去探讨古典测验理论（CTT）的数学基础，这对于我这种更侧重于应用层面的使用者来说，显得有些枯燥和不接地气。比如，在效度验证那章，对内容效度、效标关联效度、结构效度的区分，虽然逻辑严密，但讲解方式过于抽象，需要反复阅读才能勉强跟上作者的思路。我期待的是更多的“实战经验分享”——比如，某项指标不达标时，工程师或研究人员应该如何快速诊断问题所在，而不是仅仅停留在“这说明你的测量工具存在系统性误差”这种定论上。对于那些需要快速搭建工具进行市场调研的人来说，这本书的门槛可能有点高，它更适合科班出身的专业评估人员。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它是一场关于严谨性的漫长对话。它的结构组织得极为清晰，像一个精心搭建的建筑群，从最基础的定义开始，层层递进，直到复杂的因子分析和潜变量建模。我花了很多时间沉浸在测量误差的来源分析中，作者对系统误差和随机误差的区分，以及如何通过多源数据模型来分离这些误差，给了我极大的启发。特别是关于效度证据的收集和整合，它没有采用简单的罗列方式，而是构建了一个逻辑严密的框架，要求使用者必须从理论基础、内部结构、外在联系等多个维度去论证测量的有效性。这种全方位的审视态度，让人在完成测试设计后，不敢有丝毫的轻视。读完后，我不再认为一个测试的完成意味着工作的结束，而是验证和持续改进的真正开始。这本书是每一个严肃的测试开发者必须常备的参考书，它不断提醒你，科学性与精确性是不可妥协的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于它对“验证”过程的精雕细琢，可以说，它把测试开发流程中的“打磨”工作提升到了一个前所未有的高度。作者反复强调，一个好的测试不是“设计”出来的，而是“验证”出来的。这一点在项目反应理论（IRT）的应用章节体现得淋漓尽致。虽然IRT本身是一个复杂的话题，但书中通过图表和步骤拆解，使得原本令人望而生畏的参数估计过程变得相对清晰。我特别关注了“项目信息函数”（Item Information Function）这一概念，它揭示了不同难度和区分度的项目在测量不同能力水平个体时的效率差异，这对于优化试题库结构简直是黄金法则。这本书教会我的，是如何从宏观上规划一个动态调整的测试系统，而不是仅仅制造一个静态的问卷。它促使我去思考，我的测试在测量对象的“能力边界”上是否足够有效。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆