Performance assessment in IEA's third international mathematics and science study (TIMSS) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:TIMSS International Study Center

作者:Teresa A. Smith

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997

价格:USD 35.17

装帧:Paperback

isbn号码:9781889938073

丛书系列:

图书标签:

• TIMSS
• 数学
• 科学
• 评估
• 国际比较
• 教育测量
• 成就
• 表现评估
• IEA
• 教育研究

好的，这是一本关于教育评估和国际比较研究的图书简介，内容详实，聚焦于相关领域的前沿议题和方法论探讨，但不涉及您提到的特定书籍《Performance assessment in IEA's third international mathematics and science study (TIMSS)》。 --- 教育测量与比较研究前沿：方法论创新与政策启示 导言：全球化背景下的教育质量审视 在全球化日益深入的今天，各国教育体系的质量与公平性成为衡量国家核心竞争力的关键指标。国际大型教育测量项目，如PISA（国际学生评估项目）和TIMSS（国际数学与科学趋势研究），不仅提供了跨文化比较的基准，更对各国教育政策制定产生了深远影响。然而，这些庞大项目的有效性、结果的解释深度以及评估方法本身的科学性，始终是教育研究者和政策制定者关注的核心议题。 本书聚焦于当代教育测量领域面临的复杂挑战与创新路径，旨在为理解和改进大规模评估的理论基础、实施技术和结果应用提供一个全面的视角。我们不局限于任何单一的国际测试，而是深入探讨驱动这些评估的测量模型、数据处理技术以及评估结果在不同教育文化情境下的解读限制。本书的结构旨在引导读者从宏观的测量哲学转向微观的统计建模，最终落脚于如何将严谨的评估证据转化为有效的教育改革行动。 第一部分：大规模教育评估的理论基础与测量哲学 本部分探讨了大规模国际教育评估背后的基本假设、理论框架以及其所蕴含的哲学立场。 第一章：评估的文化负载性与等值性挑战 教育测量的一个根本性难题是如何在文化差异巨大的国家间建立起具有可比性的测量标准。本章详细分析了测验项目的功能等值性（Functional Equivalence）问题。我们考察了不同文化背景下的认知结构差异如何影响学生对同一问题的理解，并讨论了超越传统“绝对等值”概念，转向基于情境适应性的多层次测量模型在处理跨文化数据时的潜力。特别关注了“内容效度”在不同课程标准体系下的重构问题。 第二章：能力观的演变：从知识再见到复杂技能评估 现代教育越来越强调高阶思维能力、问题解决能力和科学探究能力。本章追溯了教育测量学如何从侧重于再现性知识（Reproductive Knowledge）评估，逐步转向对复杂、非结构化问题解决能力（Complex Problem Solving）的测量。我们深入分析了如何设计出能够有效捕捉这些“隐性能力”的评估任务，并探讨了基于表现的评估（Performance Assessment）在理念上和操作上的优势与局限，尤其是在标准化和评分一致性方面遇到的挑战。 第三章：测量误差的根源与模型选择 大规模测试的结果往往被视为“真相”，但所有测量都存在误差。本章系统梳理了影响国际评估误差的主要来源，包括抽样误差、测量误差（如试题反应差异）和情境误差（Contextual Bias）。重点阐述了项目反应理论（IRT）在构建精细化测量模型中的应用，例如如何利用三参数模型（3PL）来处理猜测和不努力作答（gaming the system）的影响，以及如何应用多群组模型（Multigroup Modeling）来检验不同国家群体间测量参数的差异。 第二部分：数据分析与方法论的创新应用 本部分着眼于处理和解释大型国际评估数据集所采用的先进统计技术，以及如何利用这些技术挖掘数据中隐藏的教育洞察。 第四章：多层次结构方程模型（MSEM）在国际比较中的应用 国际学生数据具有典型的嵌套结构：学生嵌套于班级，班级嵌套于学校，学校嵌套于国家。本章详细介绍了如何利用随机截距模型（Random Intercept Models）和随机斜率模型（Random Slope Models）来分离和量化不同层级（如国家政策、学校环境、个体差异）对学生学习成就的独立贡献。通过案例分析，展示了如何使用这些模型来检验“有效学校因素”在不同国家文化中的普适性或特异性。 第五章：潜变量的识别与路径分析的深化 在教育研究中，许多关键变量（如“学习投入度”、“教师专业素养”）是无法直接观测的潜变量。本章侧重于如何运用验证性因子分析（CFA）来确证测量模型的跨文化有效性，并在此基础上构建复杂的结构方程模型（SEM），以检验不同教育变量之间的因果路径。我们特别讨论了在处理具有复杂权重和交互作用的国际数据时，如何避免常见的模型设定错误（Model Misspecification）。 第六章：平衡计分卡方法与评估结果的政策转化 如何将复杂的统计分析结果转化为清晰、可操作的政策建议，是评估研究的最终目标。本章引入了平衡计分卡（Balanced Scorecard）的概念，将其应用于教育评估结果的解读。这要求研究者不仅关注平均分数的提升，更要同时考量教育公平性（Equity）、进步率（Growth）和特定技能的掌握程度。本章探讨了如何构建综合指数来衡量一个国家的教育系统健康度，并讨论了在不同政治经济环境下，成功将研究发现转化为国家教育战略的实践案例。 第三部分：评估的伦理、实践与未来展望 最后一部分关注评估实践中的伦理责任、实际操作中的行政挑战，以及未来测量技术的发展方向。 第七章：数据伦理、隐私保护与结果的透明度 大规模国际测试涉及到数以万计的学生和教师的敏感数据。本章全面审视了在数据收集、存储和发布过程中必须遵守的数据伦理规范。讨论了如何平衡研究的公开性需求与保护参与者隐私的法律义务，特别是针对未成年人数据的特殊处理要求。同时，探讨了如何提高评估过程的透明度，增强公众对评估结果的信任。 第八章：评估结果的“误读”与问责制的双刃剑 评估结果一旦公布，往往迅速被媒体和政治人物放大，可能导致对测试结果的过度简化和误读（Misinterpretation）。本章批判性地分析了国际测试分数如何被用作教育问责制（Accountability）的工具，并探讨了这种问责制可能带来的负面效应，例如“应试化”教学和课程的狭隘化。我们主张建立一种基于证据的、审慎的问责框架。 第九章：面向未来的教育测量：适应性测试与人工智能的整合 展望未来，教育测量正朝着更加个性化和高效的方向发展。本章探讨了计算机化自适应测试（CAT）在提高测试效率和准确性方面的潜力，尤其是在资源有限的发展中国家。此外，我们审视了人工智能和机器学习技术在自动评分（Automated Scoring）和数据挖掘方面的前沿应用，预测这些技术将如何改变我们对学生学习过程的实时监测和评估方式。 --- 本书价值定位： 本书面向教育测量学、教育政策分析、课程与教学论的学者、研究生，以及在国家或地区教育部门从事评估和改革工作的专业人士。它提供的不仅是理论探讨，更是关于如何严谨、负责任地进行大规模教育数据分析和有效利用评估成果来驱动教育改进的实用指南。通过对方法论的深入剖析和对实践挑战的深刻洞察，本书致力于提升读者对当代教育评估领域的批判性理解和实践能力。

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