高考数学测量理论与实践（2007年版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787040203837

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• 高考数学
• 测量理论
• 实践
• 2007年版
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• 数学辅导
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聚焦前沿：信息技术赋能下的现代教育测量与评估体系构建 本书精要： 本书旨在深入探讨信息技术与教育测量理论的深度融合，构建一套适应新时代教育改革需求的现代化教育评估框架。全书紧密围绕教育数字化转型的核心议题，系统梳理了从古典测量理论到现代项目反应理论（IRT）的演进脉络，并重点阐述了大数据、人工智能在试题设计、考试实施、分数解释与反馈中的前沿应用。本书不仅是教育测量学者的理论参考，更是广大一线教育工作者、政策制定者和技术开发人员实现教育公平与质量提升的实操指南。 --- 第一部分：现代教育测量的理论基石与技术革新 第一章：教育测量的时代背景与核心挑战 本章首先界定了现代教育测量学的研究范畴，分析了在全球化与信息爆炸背景下，传统教育评价体系面临的公平性、信度、效度困境。重点讨论了基于证据的评价（EBE）理念的兴起，以及如何通过更精细化的数据分析来支撑教育决策。本章强调，任何有效的教育测量都必须建立在对测量的对象——学生学习过程与结果的深刻理解之上。 第二章：经典测量理论（CTT）的回顾与局限性 对CTT中的真分数理论、测量误差理论进行系统回顾，深入剖析了CTT在等值化、等距化处理上的固有缺陷，尤其是依赖特定测试样本的局限性。本章通过具体案例说明，在面对大规模、高风险的标准化考试时，CTT难以提供足够稳健的测量不变性。这为引入更先进的测量模型奠定了理论基础。 第三章：项目反应理论（IRT）的原理与应用深化 本书将大量的篇幅用于阐释以三参数逻辑斯谛模型（3PLM）为代表的IRT模型。重点讲解了项目参数（难度、区分度、猜测度）的估计方法，以及如何利用IRT实现“项目库的本地 مستقل性”和“测试信息的动态优化”。此外，本书详细介绍了使用IRT构建自适应测验（CAT）的技术路径，包括测试启动、项目抽取策略和测试终止规则的优化设计。 第四章：信度与效度的新范式：从单一指标到多维证据链 突破传统对信度（如Cronbach's $alpha$）和效度（如效标关联效度）的孤立考察，本章倡导构建一个包含结构效度、内容效度、过程效度及后果效度的综合性证据链。重点介绍了结构方程模型（SEM）在验证复杂测量结构，特别是潜变量模型中的应用，用以支撑测验结论的合理性。 --- 第二部分：信息技术驱动的评估实践创新 第五章：教育大数据环境下的测验开发流程重构 本章探讨了如何利用大数据工具优化试题的生命周期管理。内容涵盖了基于自然语言处理（NLP）的试题自动生成与质量筛选，基于知识图谱的知识点覆盖度分析，以及利用众包和专家协同平台进行试题的快速修订与标引。强调试题的动态维护而非静态存储。 第六章：自适应测验系统（CAT）的工程实现与用户体验设计 详细阐述了构建一个高效、公平的CAT系统的关键技术环节，包括后端算法引擎的搭建、实时数据传输的稳定性保障，以及前端用户界面的友好性设计。讨论了在低带宽、设备异构环境下如何保持测验的流畅性与数据安全。 第七章：基于机器学习的非选择题自动评分（AES） 本章聚焦于对开放式问答、作文、简答题的自动化评估。介绍了深度学习模型（如Transformer架构）在语义匹配和论证结构分析中的应用。本书不仅展示了技术可行性，更深入探讨了人类评分者与机器评分结果的一致性（Agreement Rate）校准机制，确保评估的客观性。 第八章：测验结果的解释、报告与教育干预 评估的终极目标在于指导改进。本章关注如何将复杂的测量数据（如IRT参数、潜变量得分）转化为教育者和学习者可理解的、具有行动指导意义的报告。讨论了基于学生掌握水平的个性化学习路径推荐系统，以及如何利用诊断性评估结果驱动课堂教学的即时调整。 --- 第三部分：伦理、公平与未来展望 第九章：测量公平性：偏见识别与抵消策略 教育公平是现代测量的核心议题。本章系统梳理了测验中的系统性偏见来源，包括项目偏见（Differential Item Functioning, DIF）的统计检验方法（如卡方检验、似然比检验等）。重点介绍了在设计和分析阶段，如何利用先进的统计模型来识别和抵消与性别、种族、社会经济地位等无关变量的系统性影响。 第十章：评估系统的安全、隐私与透明度 随着考试的数字化程度加深，数据安全与隐私保护变得至关重要。本章探讨了加密技术在保护考生数据流中的应用，以及如何平衡测试的安全性（防作弊）与评估过程的透明度。讨论了在“黑箱”AI评分系统中，如何向利益相关方提供可解释的（Explainable AI, XAI）评估依据。 第十一章：面向未来的教育测量：神经科学与混合现实的融合 展望未来，本章探讨了新兴技术对教育测量的潜在影响。包括利用眼动追踪技术和生理反馈数据来辅助评估学生的认知负荷与注意力分配；以及在虚拟现实（VR）/增强现实（AR）环境中设计高逼真度的绩效评估任务，以测量复杂的操作技能和高阶思维能力。 结语：构建以学习者为中心的测量生态 总结全书核心观点，强调现代教育测量不再是孤立的“打分”工具，而是支撑整个学习生态系统有效运转的关键驱动力。未来的发展方向在于实现测量、教学与学习的无缝集成，真正做到“以评促学，以评促教”。

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