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以多面Rasch模型测量写作能力

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摘要本研究的目的是描述一个用于测量写作能力的多面Rasch(FACETS)模型。该FACETS模型是Rasch测量模型的多元变量拓展,它可为写作测评中的校标评分员和写作题目提供框架。本文展示了如何应用FACETS模型解决大型写作测评中遇到的测量问题。参加全州写作考试的1000个随机抽取的学生样本被用来显示该FACETS模型。数据表明即使经过强化训练,评分员的严格度有显著区别。同时,本研究还发现,写作题目难度的区分,虽然微小,却具有统计意义上的显著性。该FACETS模型为解决以作文测评写作能力的大型考试遇到的测量问题提供了一个有前景的途径。

DOI 54y66kv9d0/691276

作者乔治·恩舟赫尔德;朱宇

机构地区不详

出处《教育与考试》 2007年4期

关键词大型写作能力测评 FACETS模型分数评级调整

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2007年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）