SOLO试题质量检测的实证研究

近年来国内关于SOL0试题的研究日益增加,却鲜见对于SOLO试题质量的研究,更未见到SOLO试题质量的检测报告。修改于两道高考题的SOLO试题质量检测研究显示,格特曼量表分析法可以用于SOLO试题,尤其是具有层级递进结构的计算类SOLO试题的质量检测。用于大规模选拔性考试的SOLO试题不必拘泥于四亚题结构,三亚题结构的SOLO试题质量检测仍可采用格特曼量表法,但其复现性系数的临界值需要重新测定。

利用SOLO试题提高实验复习有效性的尝试——以“验证动量守恒定律”为例

通过编制“验证动量守恒定律”SOLO试题,并用格特曼量表对试题进行质量检测,有助于教师了解学生所处的思维层级;进而制订出符合学生学情的实验复习方案,实现学生实验能力的突破,以期提升学生的思维能力层次,提升实验复习效果。

POSA数据分析技术介绍

POSA是社会科学研究中处理数据的一种独具特色的方法。该方法与Guttman量表有密切联系。对Guttman量表做了简要回顾与介绍，重点对POSA的原理与特点进行深入分析与讨论。在层面理论中，WSSA或FSSA用以分析层面之间的关系，POSA用于分析被试的特点，Hasse图和基坐标图是呈现POSA分析结果的主要方式。

基于SOLO分类理论的高中生物学核心概念教学评价策略探究——以“光合作用”核心概念诊断测评为例

探索运用SOLO分类理论设计诊断高中生物学“光合作用”核心概念学习效果的评价模式,深层分析并诊断学生在学习“光合作用”核心概念中的困难。S-P表分析法可为改进教学和提高SOLO分类理论命题质量提供更准确、有效的信息。在设置不同结构水平的题目时,应遵循单点结构题数最多、抽象拓展结构题数最少的原则;不同结构水平的分值应当遵循结构水平越高、分值越高的原则。