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李燕博士在期刊上发表关于小学生阅读认知诊断自适应测评的论文

 

    我院教师李燕博士作为第一作者的论文 Diagnosing Primary Students’ Reading Progression: Is Cognitive Diagnostic Computerized Adaptive Testing the Way Forward? 在期刊Journal of Educational and Behavioral Statistics上发表。

 

 

 

01 研究简介

 

 

 

    认知诊断计算机化自适应测评(CD-CAT是教育测量领域的一项前沿技术,其目标是在提高测评准确性和效率的同时,对受测者的优缺点提供反馈。迄今为止,大多数 CD-CAT 研究都是在模拟条件下取得方法上的进展,但很少有人将 CD-CAT 应用于实际的教育评估。

    据此,陕西师范大学教师发展学院(陕西教师发展研究院)的专任教师李燕博士(第一作者)与清华大学脑与智能实验室首席科学家、清华大学心理学系刘嘉教授(通讯作者)及其博士生,展开了深入研究,利用 28485 名二至六年级学生的数据和项目级认知诊断模型(CDMs),系统比较了阅读 CD-CAT 系统的测量精度和效率,以满足认知诊断自适应和阅读能力发展监测的需求。

 

 

02 研究内容

 

    认知诊断计算机化自适应测评(CD-CAT)技术是目前最前沿的个性化智能测评技术之一。概括来说,CD-CAT充分结合了认知诊断评估和计算机化自适应测评技术的优势,可根据即时作答进行自适应估计和题目推荐,进而利用更少的题量、更短的时长,为学生提供更精确、更详细的优劣势诊断信息。如图1所示,认知诊断自适应测评的实现逻辑中包括了理论建构、题库开发与标定、校准模型、选题策略、曝光控制法、终止策略等重要环节,其在真实测评上的效果尚未可知。

 

1 认知诊断计算机化自适应测评的研究工作流程图

 

    本研究在前期《小学生阅读认知诊断测评》研究(Li et al., 2021)的基础上,进一步确定了小学2-6年级稳定存在的七种主要阅读属性掌握情况。这些主要的读者群及其随年级的变化表明,在小学阶段存在着某种逐步推进和深化的阅读发展机制。

 

2 小学2-6年级学生的主导阅读掌握模式分布

 

    此后,研究应用蒙特卡洛模拟了阅读CD-CAT系统的应用效果,比较了多种校准模型、选题策略、曝光控制法、终止策略等成分的表现,结果发现与随机选题和传统固定题本相比,CD-CAT有效地提高了模式水平的诊断信度和属性判准率,CD-CAT 在不增加测评负担的情况下显著提高了分类的准确性。

 

3 多种标定模型与测评长度条件下CD-CAT测评精准度比较结果

 

    总之,本研究首次开发和验证了一套符合课程需求、有诊断功能、可监测发展的《小学生阅读认知诊断自适应测评》。测评系统的预期效果优于传统测评,具有较高的应用、落地价值,有助于实现学生阅读能力和技能的有效诊断。

    这些发现可以阐明阅读的多面性和可能的学习路径,并提出了 CD-CAT 是否适用于需要提供形成性和精细反馈但测评时间有限的其他教育领域的问题。同时,研究还可围绕改进结果评价、强化过程评价、探索增值评价3个方面展开探索,为落实减负增效的教育改革提供有价值的参考依据。

 

 

03 相关研究

 

 

Li, Y., Huang, C., & Liu, J. (2023). Diagnosing Primary Students’ Reading Progression: Is Cognitive Diagnostic Computerized Adaptive Testing the Way Forward?Journal of Educational and Behavioral Statistics. https://doi.org/10.3102/10769986231160668

 

Li, Y., Zhen, M., & Liu, J. (2021). Validating a Reading Assessment Within the Cognitive Diagnostic Assessment Framework: Q-Matrix Construction and Model Comparisons for Different Primary Grades. Frontiers in Psychology, 12, 5728. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.786612

 

 

 

 

04 部分参考文献

 

Carlson, S. E., Seipel, B., & McMaster, K. (2014). Development of a new reading comprehension assessment: Identifying comprehension differences among readers.Learning and Individual Differences, 32, 40–53. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2014.03.003

 

Chang, H. (2015). Psychometrics Behind Computerized Adaptive Testing. Psychometrika, 80(1), 1–20.Chang, H.-H.,

 

Wang, C., & Zhang, S. (2021). Statistical Applications in Educational Measurement. Annual Review of Statistics and Its Application, 8(1), 439–461. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-042720-104044

 

Liu, H.-Y., You, X.-F., Wang, W.-Y., Ding, S.-L., & Chang, H.-H. (2013). The Development of Computerized Adaptive Testing with Cognitive Diagnosis for an English Achievement Test in China. Journal of Classification, 30(2), 152–172.

 

Ministry of education. (2011). the Chinese language curriculum criterion for compulsory education: 2011 edition.Beijing Normal University Press.

 

Ravand, H., & Baghaei, P. (2020). Diagnostic Classification Models: Recent Developments, Practical Issues, and Prospects. International Journal of Testing, 20(1), 24–56. https://doi.org/10.1080/15305058.2019.1588278

 

Sorrel, M. A., de la Torre, J., Abad, F. J., & Olea, J. (2017). Two-Step Likelihood Ratio Test for Item-Level Model Comparison in Cognitive Diagnosis Models. Methodology, 13(Supplement 1), 39–47. https://doi.org/10.1027/1614-2241/a000131

 

Sorrel, M. A., Nájera, P., & Abad, F. J. (2021). cdcatR: An R Package for Cognitive Diagnostic Computerized Adaptive Testing. Psych, 3(3), 386–403.

https://doi.org/10.3390/psych3030028

 

朱哲民, & 张华华. (2021). 认知诊断自适应测试的应用与展望. 中国考试, 01, 41–46.

 

 

 

作者简介

 

      李燕,陕西师范大学教师发展学院讲师,北京师范大学心理学博士,伦敦大学学院认知神经科学硕士。主要研究方向为应用前沿的教育与统计测量技术进行大数据分析,致力于解决基础教育、心理领域的测量与调查问题。已在相关领域的高水平期刊(如Journal of Behavioral and Educational StatisticsEuropean Child & Adolescent PsychiatryCerebral CortexFrontiers in Psychology、课程教材教法等)上发表论文多篇,并担任Journal of Behavioral and Educational StatisticsCurrent Psychology、《中国考试》等期刊审稿人。

 

 

 

 

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