具体描述
变革中的评估：教育测量与未来趋势 本书聚焦于现代教育评估领域的深刻变革，深入剖析了从传统测量方法到基于能力的、适应性评估的演进历程。 它并非聚焦于单一的教科书名称，而是将视角投向整个教育测量学的宏观图景、核心理论基础、技术应用及其在现实教育系统中所面临的伦理与实践挑战。 本书旨在为教育研究人员、课程设计者、政策制定者以及一线教育工作者提供一个全面且批判性的框架，以理解评估的本质、工具的设计与有效性，以及评估结果如何真正驱动学习改进和公平发展。 第一部分：评估的理论基石与历史演进 第一章：评估的哲学基础与定义 本章首先界定了“测量”与“评估”的区别与联系，探讨了评估在教育系统中的核心功能——不仅仅是分级，更是诊断、反馈和决策支持。我们追溯了心理测量学（Psychometrics）的早期奠基工作，重点分析了有效性（Validity）和可靠性（Reliability）作为任何科学测量系统的双支柱理论框架。特别地，本书详细考察了信效度的主要理论范式，包括内容效度、结构效度（如通过因子分析验证构建）、以及标准关联效度。评估的目的不再是单一的“测量一个固定不变的实体”，而是被置于一个不断变化的、社会建构的背景下进行审视。 第二章：测量理论的范式转变：经典测量理论（CTT）到项目反应理论（IRT） 经典测量理论（CTT）作为传统考试设计的基石，其局限性（如试题分数依赖于测试样本、测量误差难以分离）被详尽分析。在此基础上，本书将重点介绍现代项目反应理论（IRT）的革命性贡献。IRT如何实现项目参数与受试者能力的独立估计、如何支持更高效的测试构建（如计算机自适应测试CAT），以及它在大型标准化考试设计中的关键作用。通过案例研究，读者将理解如何应用更精细的数学模型来提高评估的精度和效率。 第三章：教育评估的历史脉络与社会责任 评估的实践从未脱离社会和政治背景。本章梳理了从二十世纪初的智力测验运动，到二战后的标准化成就测试的兴起，再到当代对高风险考试（High-Stakes Testing）的社会反思。重点讨论了评估在促进或阻碍教育公平方面的双重作用。评估的设计必须正视其嵌入的文化偏见和潜在的社会后果。 第二部分：评估的设计、实施与分析技术 第四章：构建高质量的评估工具：从规范到标准 高质量的评估工具必须与教学目标紧密对齐。本章详细阐述了如何进行有效的内容抽样和编制蓝图（Test Blueprinting）。我们深入研究了形成性（Formative）和总结性（Summative）评估的不同设计要求，并着重讨论了绩效评估（Performance Assessment）——如作品集（Portfolios）和真实情境任务（Authentic Tasks）——的设计原则和评分方案（Rubrics）的构建艺术。 第五章：信效度的深入探讨与测量误差管理 本章超越了基础的信效度定义，探讨了在复杂教育环境中估计和报告测量误差的先进方法。内容包括：如何使用通用差分理论（G-Theory）来分析多重误差源（如评分者、项目集合、情境因素），以及如何报告评估结果的“可信区间”，而非单一分数点。此外，本章也探讨了适应性测试环境下，如何维护跨情境评估的等值性（Equating）。 第六章：数据驱动的决策：统计分析在评估中的应用 现代评估产生海量数据，本章侧重于如何利用这些数据进行有意义的分析。除了描述性统计外，重点介绍了： 区分度与难度分析： 如何利用项目统计信息优化试题库。 效度证据的量化： 结构方程模型（SEM）在检验复杂假设模型中的应用。 测试等值（Equating）： 确保不同版本的测试在衡量同一潜在特质时具有可比性。 测试的公平性审查（Differential Item Functioning, DIF）： 利用统计技术识别并修正可能对特定群体产生偏见的试题。 第三部分：新兴评估范式与未来方向 第七章：计算机化与自适应测试（CAT） 互联网技术彻底改变了评估的交付方式。本章详细解析了计算机自适应测试（CAT）的工作原理，包括项目池管理、项目选择算法（如最大信息量准则）以及实时估计受试者能力的动态过程。同时，本书也探讨了CAT在确保安全性和提高测试效率方面的优势与挑战。 第八章：基于能力的评估与学习进程的测量 教育理念正转向强调学生“能做什么”，而非“知道多少”。本章探讨了基于能力的评估（Competency-Based Assessment）的理论框架，及其对传统分数概念的挑战。重点关注了学习进程测量（Progressive Measurement）——如何设计评估来追踪和描绘学习者在特定技能领域的细微进步轨迹，而非仅仅提供一个终点分数。 第九章：评估的伦理、问责制与政策影响 评估结果往往直接关系到资源分配、教师评价乃至学校存废。本章深入探讨了评估问责制（Accountability）体系的构建与风险。核心议题包括： 分数误用（Misuse of Scores）： 讨论当评估结果被用于超出其设计目的的决策时所引发的伦理困境。 评估的透明度与公众理解： 如何向非专业人士清晰传达测试的局限性和结果的意义。 未来挑战： 面对人工智能和大数据时代的挑战，评估系统如何适应新的学习模式和新的知识形态。 本书通过理论深度、技术细节和现实案例的结合，为读者构建了一个关于教育评估如何服务于更优质、更公平的学习体验的全面认知图景。它鼓励读者超越简单的分数解读，去理解每一次评估背后的测量逻辑、理论假设及其深远的社会影响。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有