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    基于Rasch理論的計算機模型教學(xué)測驗的設(shè)計與應(yīng)用 *

    2014-11-28 07:57:54韋斯林柳秀峰王祖浩
    中國電化教育 2014年7期
    關(guān)鍵詞:測驗計算機測量

    韋斯林,[美]柳秀峰,王祖浩

    (1.杭州師范大學(xué) 材料與化學(xué)化工學(xué)院, 浙江 杭州 310036;2.美國紐約州立大學(xué) 布法羅分校,紐約 布法羅;3. 華東師范大學(xué) 化學(xué)系,上海 200062)

    基于Rasch理論的計算機模型教學(xué)測驗的設(shè)計與應(yīng)用*

    韋斯林1,[美]柳秀峰2,王祖浩3

    (1.杭州師范大學(xué) 材料與化學(xué)化工學(xué)院, 浙江 杭州 310036;2.美國紐約州立大學(xué) 布法羅分校,紐約 布法羅;3. 華東師范大學(xué) 化學(xué)系,上海 200062)

    該文針對當前國內(nèi)外基于計算機模型的教學(xué)測驗研究較為滯后的現(xiàn)狀,運用Rasch理論及測量設(shè)計“四基石”模型,以1600名中、美中學(xué)生為對象,通過兩輪實證研究,探討計算機模型教學(xué)測驗設(shè)計的方法、過程。研究結(jié)果表明,Rasch理論及“四基石”模型能有效指導(dǎo)計算機模型教學(xué)測驗的開發(fā)、修訂,優(yōu)化測驗的質(zhì)量,為我國相關(guān)領(lǐng)域的研究提供有益的啟示和借鑒。

    計算機模型;Rasch模型;教學(xué)測驗;科學(xué)教育

    一、引言

    針對學(xué)生對科學(xué)興趣日益下降、科學(xué)學(xué)習(xí)只注重死記硬背而不求甚解的現(xiàn)象,學(xué)界強烈呼吁科學(xué)教育中采取新的方式以激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)動機、促進積極探究、深刻理解科學(xué)概念、過程,其中一個重要舉措是計算機模型的運用[1]。計算機模型是以計算機為介質(zhì)對事物、現(xiàn)象、事件、過程或系統(tǒng)的一種可視化表征。它們呈現(xiàn)、仿真自然現(xiàn)象,尤其是常規(guī)手段難以進行的實驗及復(fù)雜系統(tǒng),學(xué)習(xí)者可以進行操作、觀察,從而描述、解釋、預(yù)測現(xiàn)象,進行深度科學(xué)思維加工。計算機模型運用于學(xué)科教育中源于人們對人類學(xué)習(xí)、認知研究的發(fā)展[2]。大量的研究已充分表明,計算機模型對幫助學(xué)生合理建構(gòu)事物的心理表征、促進知識的理解及概念轉(zhuǎn)變、發(fā)展高階思維、訓(xùn)練模型方法及提高建模能力具有重要的意義[3]。隨著國際課程改革的不斷推進,計算機模型越來越廣泛地運用于大中小學(xué)各科課堂中,成為當今科學(xué)教育研究的一個重要趨勢。

    隨著計算機模型在科學(xué)教學(xué)中的廣泛運用,基于計算機模型的學(xué)習(xí)評價自然就成為亟待解決的問題。然而,縱觀當前國內(nèi)外科學(xué)教育中計算機模型研究的現(xiàn)狀,基于計算機模型的學(xué)習(xí)測評研究顯得十分滯后。這既制約了計算機模型的推廣,也降低了學(xué)生學(xué)習(xí)的效果。鑒于此,本研究試圖探索科學(xué)教育中如何設(shè)計、實施基于計算機模型的教學(xué)評價,重點從方法論層面上討論基于計算機模型的測驗的開發(fā)、檢驗及修訂,從而為相關(guān)研究提供思路和啟示。本文以“物質(zhì)”概念為例加以具體闡述,具有重要的理論和實踐指導(dǎo)意義。

    二、Rasch 模型

    本研究中教學(xué)測驗的設(shè)計主要以Rasch測量理論為指導(dǎo)。Rasch模型是丹麥數(shù)學(xué)家喬治·拉希(Georg Rasch)上世紀60年代提出的一種基于概率的測量模型[4]。他認為,被試對某個項目的反應(yīng)存在著一個數(shù)學(xué)關(guān)系,被試能力與項目難度之間的差異決定了其正確作答的概率。被試能力越高,答對越容易題目的概率就越高;反之,被試能力越低,答對越難題目的概率越低。被試答對某道題的概率(P)與被試能力和題目難度之間的差距(Bn-Di)的相互關(guān)系如下頁圖1所示。

    Rasch模型根據(jù)學(xué)生在一系列項目上的反應(yīng)運用極大自然法估算出被試能力(Bn)及項目難度(Di)。Rasch測量具有如下優(yōu)點:(1)測量分數(shù)是等距的,Rasch模型將原始分數(shù)轉(zhuǎn)換為Logit分,分數(shù)真正等距,可以進行各種運算;(2)被試能力和項目難度相互獨立,能力估計不受測驗難度影響,難度估計也不受能力大小影響;(3)能力和難度并不是直接觀測的,是根據(jù)被試在一系列項目上的反應(yīng)通過數(shù)學(xué)模型進行估算、預(yù)測得到的[5],提高了測量準確性;(4)被試能力和項目難度使用同一把量尺,使得數(shù)據(jù)具有可比性。Rasch模型的這些特點正是克服了經(jīng)典測量方法的局限,對建構(gòu)有效測量具有重要的指導(dǎo)意義。

    圖1 P與 Bn-Di 的關(guān)系

    要使Rasch模型能更好地估計能力與難度,測驗要滿足單維性、局部獨立性假設(shè)[6-8],使測驗數(shù)據(jù)更好地擬合理論模型。因而測驗需要進行嚴格的設(shè)計、實施、修正和檢驗。Wilson(2005)基于Rasch及項目反應(yīng)理論提出的測量建構(gòu)“四基石”模型(如圖2所示)[9][10],為測驗的開發(fā)與實施提供了方法論,至今已被廣泛運用于大量研究中。

    圖2 測量建構(gòu)“四基石”模型

    三、研究過程

    1.建構(gòu)學(xué)習(xí)進程

    學(xué)習(xí)進程(Learning Progressions)是關(guān)于學(xué)生某一學(xué)習(xí)領(lǐng)域在一定時間內(nèi)隨時間一步一步發(fā)展變化的描述。它由從低到高、前后連貫一致的若干水平組成,有效揭示了學(xué)生學(xué)習(xí)進步的路徑,為課程、教學(xué)和評價提供了堅實的理論基礎(chǔ)[11-15]。借助“學(xué)習(xí)進程”,可以清晰描繪出測驗的理論結(jié)構(gòu)及行為表現(xiàn),使得項目的內(nèi)容、水平設(shè)計更合理、有效。本研究以“物質(zhì)”概念理解為例,基于大量文獻[16-23],建構(gòu)了中學(xué)生物質(zhì)概念學(xué)習(xí)進程(如圖3所示),并對各水平做進一步的描述[24]。由于研究的對象主要是初三、高一學(xué)生,因此主要涉及水平1-3。

    2.開發(fā)計算機模型

    圖3 中學(xué)生物質(zhì)概念學(xué)習(xí)進程

    筆者以NetLogo為主要工具,開發(fā)系列化學(xué)計算機模型。NetLogo是由美國西北大學(xué)Uri Wilensky團隊開發(fā)的基于多代理的建模環(huán)境[25],適合于建模復(fù)雜系統(tǒng)及其隨時間演化。由于它突出宏觀現(xiàn)象、微觀、符號的聯(lián)系,深受科學(xué)研究及教育領(lǐng)域廣大學(xué)者的青睞,至今已經(jīng)廣泛運用于物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機、生物及人文科學(xué)等領(lǐng)域中。圖4是我們基于NetLogo建模環(huán)境開發(fā)的“酸和堿”模型的操作界面。學(xué)生可以操作界面上的按鈕,控制、改變系統(tǒng)相關(guān)變量(如物質(zhì)數(shù)量、溫度),觀察物質(zhì)微粒的相互作用(中間窗口)以及有關(guān)性質(zhì)的變化(如微粒數(shù)、PH值)。本研究中,針對“物質(zhì)”概念理解,開發(fā)了化學(xué)反應(yīng)、溶液、酸和堿3個模型。

    圖4 “酸和堿”NetLogo模型界面

    3.編制測驗項目

    針對每個計算機模型,編制題目。每套測驗由18個道題組成,其中15道選擇題、3道問答題。選擇題分別指向物質(zhì)概念學(xué)習(xí)進程的1-3水平,問答題答案開放,要求學(xué)生根據(jù)自己的理解作答。下面是“酸和堿”測驗中的兩則例子:

    例1:(選擇題)當拖動酸滑桿中的滑塊于某一位置,然后點擊“setup”和“go/stop”按鈕,此時中間視窗所代表的是 。

    A. 單質(zhì) B.純凈物 C. 混合物

    例2:(開放題)請用文字及圖畫描述鹽酸與氫氧化鈉是如何反應(yīng)的。

    4.設(shè)計評分標準

    基于物質(zhì)概念學(xué)習(xí)進程(如圖3所示)以及學(xué)生的回答,將答案分為具有本質(zhì)差異的不同等級,賦以相應(yīng)分數(shù),并用Rasch模型對評分進行修正。例如,“酸和堿”第17題(“請用文字及圖畫描述鹽酸溶液是怎樣的”)評分標準如表1所示。

    表1 “酸和堿”第17題評分標準

    5.施測與數(shù)據(jù)分析

    根據(jù)Rasch測量原理,被試能力分布越廣、越具多樣性,測驗效果越好??紤]到所開發(fā)模型及測量工具適用于中外學(xué)生,因此,選取中國、美國相似學(xué)段學(xué)生為測試對象,被試分布如表2所示。測試數(shù)據(jù)使用Rasch模型軟件[26]進行處理和分析。我們根據(jù)初測分析結(jié)果,對測量工具進行修訂,并實施第二次測試,再次進行測驗的質(zhì)量檢驗。

    表2 初測、再測被試分布

    四、測驗質(zhì)量的分析

    1.整體情況

    從表3看出,學(xué)生能力平均值為-0.03,與測驗難度相當(Rasch模型中通常將測驗難度平均水平設(shè)為0),表明測驗?zāi)芎芎玫仄ヅ鋵W(xué)生的能力水平(初測為0.31)。擬合包括加權(quán)擬合(Infit,即與模型相吻合的反應(yīng)賦予更大權(quán)重)和非加權(quán)擬合(Outfit),MNSQ即非標準化方差檢驗,ZSTD即標準化Z、t檢驗。數(shù)據(jù)顯示,被試、項目的擬合指數(shù)都十分接近理想水平(MNSQ越接近1、ZSTD越接近0越好),說明測試數(shù)據(jù)與理想模型具有很好的一致性,Rasch模型能很好地估算能力和難度。項目、被試分離度分別為7.16、1.51,一般認為分離指數(shù)超過2較好,表明測驗?zāi)茌^好地區(qū)分被試點能力。信度顯示,測驗信度都較高,項目信度最理想。

    表3 “酸和堿”測驗總體統(tǒng)計

    2.項目—被試分布

    “項目—被試圖”(Wright Map)[27-29]將難度、能力放置在同一把刻度尺上,直觀地呈現(xiàn)了項目與被試的分布情況。試卷總體難度與學(xué)生平均水平幾乎一致,能力分布較為均勻。試題難度與預(yù)期基本一致,如水平1的AB1、AB2、AB4在底部,水平3的AB11、AB12、AB14、AB15在頂部,水平2的AB6、AB7、AB8、AB9、AB10處于中間。表明所編制的項目的認知水平與理論構(gòu)想較為吻合。

    3.數(shù)據(jù)—模型擬合

    如表4所示,除AB3、AB5、AB11、AB17、AB18的ZSTD的擬合指數(shù)(Fit)略超出接受范圍,其余Fit指標基本都在接受范圍之內(nèi)。項目—總分相關(guān)反映項目難度與試卷總難度的相關(guān)性,體現(xiàn)項目對能力的區(qū)分效果。大部分項目相關(guān)系數(shù)在0.30以上,表明總體而言,測驗具有良好的區(qū)分度。

    表4 “酸和堿”擬合檢驗

    續(xù)表4

    4.一維性

    弗朗西斯(Francis)等學(xué)者曾通過分析表現(xiàn)教師教學(xué)方法的事件,對教師的教學(xué)特點和可辨認的模式特征進行描述[18].類似地,研究者把職前教師的教學(xué)“模式”定義為:在教學(xué)設(shè)計及其模擬教學(xué)活動中重復(fù)出現(xiàn)的,共同構(gòu)成其教學(xué)方法認識特點的可辨認的特征.根據(jù)弗朗西斯等學(xué)者提出的“指令性的或者傳授式的教學(xué)”與“探究式教學(xué)”的事件的分類標準,從探究、指令、總結(jié)、聯(lián)系等方面,對職前教師的教學(xué)設(shè)計方案及微格視頻進行分析,得到4類較為明顯的教學(xué)“模式”(見圖2),每種教學(xué)“模式”的人數(shù)分布情況見表6.

    Rasch模型要求測驗是一維的(Unidimensionality),其檢驗方法是進行主成分分析,即計算主變量被控制后項目在其它可能變量上的負荷值。如圖5所示,AB17(A)、AB16(B)超出接受范圍(-0.4—0.4),AB18(C)、AB6(a)略微超出。表明測驗具有一維性,這些題目共同反映了學(xué)生對物質(zhì)概念的理解。

    圖5 “酸和堿”一維性檢驗

    5.評分等級結(jié)構(gòu)

    開放題評分標準的合理性可以通過評分等級概率(Catergory Probabilities)結(jié)構(gòu)進行檢驗。理想地,每個分數(shù)都應(yīng)該有一個明顯的“峰”,且覆蓋一定區(qū)域;隨著能力增高,學(xué)生有可能得到更高分數(shù)。根據(jù)概率結(jié)構(gòu)情況,可以考察評分標準的設(shè)計是否合理。如第17題最初設(shè)計7個等級,等級1、3、5被0、2、4、6所覆蓋,表明這幾個等級應(yīng)該合并入其它等級中。第二次測試中調(diào)整為5個等級,效果較為理想,表明調(diào)整后的分類及評分與理論模型具有更好的擬合效果,評分更合理可信。其它開放題的評分標準也遵循類似的方法進行設(shè)置、修訂,并取得滿意的效果。

    五、測驗的應(yīng)用

    1.測驗的等值化

    基于物質(zhì)概念學(xué)習(xí)進程所開發(fā)的系列計算機教學(xué)測驗之間由于難度不同,分數(shù)無法相互比較和計算。利用Rasch模型可以對測量同一屬性的不同測驗進行等值化[30]。運用“錨試題”技術(shù),通過在不同測驗中設(shè)計試題鏈,利用Rasch模型“同時評估”(Simultaneous Estimation),可以實現(xiàn)測驗之間的等值化。同時,用線性回歸方法,可以找出原始分數(shù)與0-100Rasch分的對應(yīng)關(guān)系(如表5所示)。這樣,使用者不需要運行Rasch模型和計算,利用該表便可直接查出學(xué)生原始分對應(yīng)的100刻度Rasch分。這些分數(shù)是等距、可比的,可以進行加減乘除以及復(fù)雜的統(tǒng)計。經(jīng)過等值化,教師可以任意選擇某一試題對學(xué)生進行測驗,不同班級或不同時間使用不同測驗,這樣便可比較不同班級之間或同一班級不同時間的成績情況。

    表5 原始分數(shù)→Rasch分數(shù)的轉(zhuǎn)換表

    2.學(xué)生概念學(xué)習(xí)的研究

    上述測量設(shè)計方法及所開發(fā)的測驗可以用于學(xué)生概念理解的評價與研究?;诟鲗W(xué)習(xí)水平上的項目的難度,可以計算物質(zhì)概念理解的學(xué)習(xí)水平及其范圍,從而判斷各學(xué)生或班級所處的理解水平。例如,針對96名初三、93名高一學(xué)生的測驗中,其平均分分別為61.21、66.44。由此得知,初三、高一學(xué)生均處于物質(zhì)概念學(xué)習(xí)水平2,高一高于初三??梢娺@兩個年級學(xué)生可以從物質(zhì)性質(zhì)與變化認識物質(zhì)的微粒性,但他們對物質(zhì)微粒及其運動還不能很好掌握,難以描述、區(qū)分原子、分子、離子等微粒。因此,在教學(xué)中一方面要注重通過實驗現(xiàn)象,幫助學(xué)生認識物質(zhì)性質(zhì)、變化,更重要是的引導(dǎo)學(xué)生對宏觀現(xiàn)象的分析、推理,借助模型、微觀動畫等方法,理解物質(zhì)微粒相關(guān)知識。另外,還可以根據(jù)具體教學(xué)內(nèi)容、進度,在不同時間對學(xué)生實施不同測驗。通過比較學(xué)生成績隨時間的變化,可以了解學(xué)生知識理解的進步情況,存在的問題,實現(xiàn)學(xué)習(xí)的及時診斷與過程監(jiān)控,有助于教師采取有效策略,不斷調(diào)整教學(xué),促進學(xué)生學(xué)習(xí)持續(xù)向前發(fā)展。

    3.形成性評價

    六、總結(jié)與展望

    本文以“物質(zhì)”概念理解為例,通過在中、美兩國1600余名中學(xué)生中開展兩輪實證研究,總結(jié)提煉出基于Rasch測量理論、技術(shù)的計算機模型教學(xué)測驗設(shè)計的一般程序與操作。研究結(jié)果表明,這套體系是合理、可行、有效的;所開發(fā)的測驗工具多個質(zhì)量指標檢驗效果良好,根據(jù)Rasch模型分析結(jié)果所進行的修訂測驗得到明顯改善。因此,研究具有重要的方法論及實踐意義。同時,本研究也給我們很多啟示:

    1.有效實施基于計算機模型的教學(xué)評價,揭示學(xué)生學(xué)習(xí)與發(fā)展規(guī)律,促進課程、教學(xué)與評價的一致性。課程、教學(xué)與評價相互一致是當今教育的一個重要原則[31]。既然計算機模型逐步廣泛運用于科學(xué)教學(xué)中,了解、監(jiān)控、預(yù)測學(xué)生計算機模型學(xué)習(xí)中其表現(xiàn)及進步情況就顯得十分重要。通過測試與反饋,可以最大限度促進學(xué)生對科學(xué)知識的理解與掌握,優(yōu)化課堂教學(xué);同時拓展計算機模型新的運用方式,進一步挖掘其教育價值。當然,評價的目標、方式是多樣的,可以是診斷性評價、形成性評價或終結(jié)性評價。

    2.恰當運用科學(xué)的教育測量理論、方法設(shè)計計算機模型教學(xué)測驗,提高測評的效果。準確了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況離不開合理、有效的測量與評價。計算機模型環(huán)境下,學(xué)生學(xué)習(xí)心理特質(zhì)具有內(nèi)隱性、復(fù)雜性,因而需要有良好的測驗量表、恰當?shù)臏y量方法,有效揭示學(xué)生的心理特征。顯然,測量理論、模型的選擇十分關(guān)鍵。項目反應(yīng)理論有效克服經(jīng)典測量理論的弊端。越來越多實踐證明它在有效測評個體能力方面具有顯著的價值意義。Rasch 模型被認為是至今唯一普遍用來在人文社科研究中建構(gòu)類似自然科學(xué)中的“基本測量”的測量技術(shù)[32]。本研究從多個方面證實了Rasch模型在優(yōu)化測評質(zhì)量的重要意義。

    3.深入探索現(xiàn)代信息技術(shù)與學(xué)科學(xué)習(xí)有效整合的方式與策略,促進學(xué)生的學(xué)習(xí)與發(fā)展。技術(shù)的真正意義不在于如何運用技術(shù)武裝教學(xué)使教師教得更好,而是如何將技術(shù)作為學(xué)生學(xué)習(xí)的重要工具幫助他們進行更有成效的思考,因為學(xué)習(xí)者不是從技術(shù)中獲得知識,而是從思考中進行學(xué)習(xí)[33]。科學(xué)教育中,計算機模型作為信息技術(shù)與學(xué)科內(nèi)容相整合的一種新方式,在呈現(xiàn)事物的多重表征、模擬疑難實驗或復(fù)雜系統(tǒng)等方面具有獨特的優(yōu)勢。它們可以作為思維工具幫助學(xué)習(xí)者建構(gòu)個人知識、進行更有效的思考。然而,這方面研究國內(nèi)仍顯得十分薄弱。尤其是應(yīng)試教育心理仍比較濃重的情形下,如何將計算機模型有效運用于學(xué)科教學(xué)中仍值得深入探索。本研究是一種嘗試,但一些問題仍需要進一步思考。例如,計算機模型教學(xué)測驗如何整合入日常及大規(guī)模學(xué)業(yè)測評中,如何將計算機模型測驗與課程標準相聯(lián)系,測驗結(jié)果如何用于修改、優(yōu)化教師的教學(xué)設(shè)計,以及當前教學(xué)實際中計算機模型測驗的操作性、實效性問題等。

    總之,隨著計算機越來越廣泛運用于科學(xué)教學(xué)中,人們對計算機模型的研究已經(jīng)逐漸從宏觀理論描述轉(zhuǎn)向微觀實證探究,從基于經(jīng)驗的闡釋轉(zhuǎn)向基于測量統(tǒng)計方法、工具的揭示,并且日益與現(xiàn)代學(xué)習(xí)理論緊密結(jié)合,這也是信息技術(shù)與學(xué)科教學(xué)整合的重要趨勢。本文以現(xiàn)代測量理論為指導(dǎo),從方法論層面通過具體的實證研究揭示了計算機模型教學(xué)測驗設(shè)計與評價的一般方法、過程,為我國相關(guān)領(lǐng)域研究提供有益的借鑒。

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    韋斯林:博士,碩士生導(dǎo)師, 研究方向為學(xué)科教育理論與實踐、基于技術(shù)的學(xué)習(xí)與教學(xué)研究、科學(xué)教育測量與評價(silinwei@163.com)。

    柳秀峰:博士,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向為科學(xué)教育、教育測量與評價、信息技術(shù)與科學(xué)教育。

    王祖浩:博士,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向為科學(xué)學(xué)習(xí)與能力發(fā)展、化學(xué)課程研制與評價。

    2013年12月25日

    責(zé)任編輯:宋靈青

    Design and Validation on Computer Modeling-based Teaching Assessments by Using Rasch Model

    Wei Silin1, Liu Xiufeng2, Wang Zuhao3
    (1.College of Material, Chemistry and Chemical Engineering, Hangzhou Normal University, Hangzhou Zhejiang 310036;2.Graduate School of Education, State University of New York at Buffalo, Buffalo New York 14260-1000;3.Department of Chemistry, East China Normal University,Shanghai 200062)

    The research on computer modeling-based assessment in science education in China still lagged behind many countries.This study used Rasch measurement-based ‘Four Building Blocks’ approach to develop computer modeling-based assessment for high school students. To validate this method, we conducted three computer modeling-based measurement instruments and used for 1,600 high school students both in China and United States by two rounds. The results show effectiveness of the approach of Rasch measurement-based ‘Four Building Blocks’ as the framework for developing, revising and improving computer modeling-based assessments. Such method can also be applied to many other related contexts.

    Computer Modeling; Rasch Model; Teaching Assessment; Science Education

    G434

    A

    1006—9860(2014)07—0139—06* 本文系浙江省教育技術(shù)研究規(guī)劃課題“基于計算機模型的探究性學(xué)習(xí)環(huán)境的實踐與探索”(項目編號:JB003)、杭州師范大學(xué)項目“學(xué)習(xí)者為中心的化學(xué)計算機模型的設(shè)計、應(yīng)用與國際比較研究”(項目編號:2011QDL35)和“以計算機模型促進知識表征與建模的理論與實證研究”(項目編號:RWWD1316)研究成果。

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