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多面RASCH模型在HSK（中级）口语评分检验中的应用

作　者: 罗丹
导　师: 郭树军
学　校: 北京语言大学
专　业: 课程与教学论
关键词: 多面Rasch模型 FACETS 评分员严厉度 HSK(中级)口语考试偏差分析
分类号: H195
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 88次
引　用: 2次
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内容摘要

主观性考试主要包括口语考试和作文考试,是语言水平考试的重要组成部分。由于主观性考试的评分主要依靠评分员的主观印象,因此有效控制评分员的质量是保证主观性考试质量的一个重要手段。当前控制主观评分质量的主要手段是,评分前,对评分员进行评分标准的培训;评分过程中,对评分结果进行抽查;评分之后,对各评分员评分结果的一致性进行检验。但培训效果如何,评分员评分的偏差具体出现在哪儿,应该指导评分员在哪方面改进,这些都不明确。近年来,国内外一部分研究者使用数学模型对评分员的评分结果进行分析,取得了初步的成绩。由于新近诞生的HSK(中级)口语考试所采用的评分体系是一个不连续的等级量表,不同于其他主观考试的评分体系。参照前人的研究成果,本研究尝试使用基于多面Rasch模型(Many Facet Rasch Model,简称MFRM)开发的FACETS软件对HSK(中级)口语考试的评分结果进行考察。主要针对评分员、评分员与考生的偏差和评分量表这个三个面进行分析。在研究过程中,我们使用MFRM对每位评分员的严厉度和信度进行了具体的估算和比较,分析了每位评分员在对特定考生评分的过程中产生偏差的具体原因,并提取出了异常分数。同时,本研究结果表明HSK(中级)口语考试的评分体系与MFRM拟合得非常好。我们希望本次研究能为HSK(中级)口语考试评分中评分员的选拔和培训提供具体的统计上的依据,促进MFRM在实际评分监控中的应用。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-7
图目录  7-8
表目录  8-9
第一章引言  9-11
第二章文献综述  11-24
  2.1 多面Rasch模型理论研究回顾  11-15
    2.1.1 多面Rasch模型的提出与演变  11
    2.1.2 多面Rasch模型的理论框架  11-13
    2.1.3 多面Rasch模型的推导过程  13-15
  2.2 Linacre对MFRM的详细阐述  15-21
  2.3 国内外多面Rasch模型应用研究回顾  21-24
    2.3.1 国外应用研究成果  21-22
    2.3.2 国内应用研究成果  22-24
第三章实验研究和检验  24-45
  3.1 研究问题  24
  3.2 研究目的  24
  3.3 研究方法  24-26
    3.3.1 实验材料  24-25
    3.3.2 被试  25-26
    3.3.3 数据处理工具  26
  3.4 研究步骤  26-29
    3.4.1 建立评分员和考生信息库  26-27
    3.4.2 确立分项评分的标准  27
    3.4.3 确定MFRM考察的面  27-28
    3.4.4 定义各个参数值  28-29
  3.5 研究结果与分析  29-43
    3.5.1 对评分员的MFRM分析  31-38
    3.5.2 对考生的MFRM分析  38-39
    3.5.3 评分员与考生的偏差分析  39-40
    3.5.4 对评分量表的MFRM分析  40-43
  3.6 结论  43-45
第四章讨论  45-48
  4.1 共同被试的设计对评分员严厉度估计的影响  45-46
  4.2 整体评分与分项评分  46-47
  4.3 异常分数的检验和处理  47-48
第五章研究困难与展望  48-49
参考文献  49-52
附录一  52-54
附录二  54-56
附录三  56-57
附录四  57-58
致谢  58

多面RASCH模型在HSK（中级）口语评分检验中的应用

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