试题难度预估:意义与逻辑

初中毕业升学考试命题工作中,试题难度的预估和校正是一项重要内容,也是公认的难点。在分析目前现有的难度预估方法利弊的基础上,提出提升人工标定试题难度有效性的三大逻辑:群体逻辑、参照逻辑、权重逻辑,为人工标定视域下的试题难度精准化预估提供路径。

基于人工智能的试题难度预估技术对比研究及在教学场景中的应用

基于人工智能的试题难度预估技术的提出是为了保证各种教学场景下考试难度的稳定性。介绍了试题客观难度预估技术的应用背景和技术难点,重点阐述了基于机器学习的试题难度预估技术和基于深度学习的试题难度预估技术,通过真实的大规模数据实验对比了不同技术的实际效果,分析优缺点,并在真实的教学场景中进行实践应用。发现基于人工智能的试题难度预估技术具有精度高、稳定性高、成本低、步骤简单等优点。提出在实际应用过程中,需要结合教学场景的具体需求来设计方案,利用人工智能技术和传统方法进行有机结合是优化教学模式的发展趋势。

医学微生物学试题难度预估方法的探索

在医学微生物学题库建设中,保证题库质量的一个重要参数就是准确的难度系数。对题库中试题做出正确的难度预估就显得尤为重要。从知识点数、试题题型、试题结构、学生熟悉程度等方面综合考虑,探索适合医学微生物学试题的难度预估方法,并通过模拟考试验证其可行性。

学业水平考试物理试题难度预估方法探究

目前上海市普通高中学业水平考试未实行考前试测制度,因此试题难易度主要依据试题编制者的经验进行预估,尚无量化研究的方法。本研究根据国内外研究经验,从试题的物理概念、试题设计、数学运算三个项目出发,结合2011年上海市普通高中物理学业水平考试试题难度实测数据分析,构建试题难度预估的量化方法,并用2012年上海市普通高中物理学业水平考试试题难度实测数据检验其准确性,期望为今后物理试题难易度预估提供研究的基础。

高考试题难度预估研究

高考由于其高利害性和敏感性,不能通过考前试测预先掌握试题难度,只能在命题过程中依靠命题人员主观预估确定试题的难度.在命题人员对每个试题进行难度预估后,可以采用各种统计方法对预估值进行数据处理,例如求预估难度与实测难度的相关系数,计算每人预估的平均差异,计算预估值的标准差等.根据数据处理的结果,确定对预估值与实测值的拟合程度和每个命题人员的预估精度,从而在以后的年份科学地利用预估数据预测高考试题的实测难度.

高考试题难度预估的校准与改进研究

在对2017年高考试题难度预估结果分析的基础上,对2018年试题难度预估结果进行了更加深入的分析.在2018年预估以前,向命题人员详细讲解2017年试题难度预估分析的结果,将教师的预估结果和实考数据进行对比,结合试题,分析产生误差的原因,并对每个人进行了针对性的预估注意事项提示.2018年实考后,将命题人员预估数据与实测数据进行比较,结果发现,命题人员预估的误差值有所降低,预估的精度显著提高,命题组集体的平均预估值优于个人预估值.因此,为提高试题难度预估的精度,要加强对命题人员的培训、反馈,对每个人给予有针对性的指导,对于高考出现的新题型要慎重评估,集体讨论,得出结论.同时要加强对中学教学情况和学生学习情况的调研,了解学生的真实水平、作答特点、作答习惯以及熟悉的试题类型.

基于支持向量机的阅读理解试题难度预估研究

试题难度反映试题质量,保证试题质量是保障考试信度和社会公平的关键。阅读理解试题是语言测试的考查重点,对阅读理解试题进行难度预估具有重要意义。支持向量机方法既可应用于线性可分数据,又可应用于非线性可分数据,本文采用支持向量机方法,以HSK(初、中等)阅读理解的第二部分试题为研究样本,对试题难度进行类别与数值的预估,分别以分类准确率、均方误差为评价指标。研究表明,支持向量机可用于阅读理解试题难度类别的预估。

提高中考试题难度预估准确性的有效途径

中考试题和试卷的难度影响学科的平均分和分数分布,进而影响本年度的中考录取分数线。为了保证中考录取的顺利进行,中考命题前要对各学科得分率、及格率、优秀率等技术指标进行预设。准确预估试题的难度是达成预设技术指标的重要保证,也是保证试题和试卷质量的重要环节。

试题难度预估为支架的小学数学教师命题能力提升研究——以某区四年级期末质量监测试题及数据为例

提升教师命题能力,保证试卷质量至关重要。影响试卷质量的众多因素中,难度设计尤显命题人功力。在设计试卷难度结构时,命题者要全面考虑学生的实际学习状况,准确预测学生的答题水平。本文将教师阅读四年级数学试题的难度预估数据与全区实测难度数据对比,研究教师对试题难度的预估与实测的差距,然后基于数据差异反映出的问题,提出了提升教师命题能力的策略。

我国国家考试试题难度评估和预估研究动态

在将试题难度划分为先验难度和后验难度的基础上,梳理了我国国家考试难度研究存在的先验难度评估和后验难度预估两条主要进路。归纳发现:(1)先验难度评估研究的重点在于确定先验难度影响因素,对此应用了经验归纳、线性回归、方差分析、主成分分析等方法;(2)后验难度预估研究的重点在于确定后验难度与其条件变量间关系,对此应用了研究者规定、线性回归、人工神经网络、支持向量机等方法;(3)在两类研究共同的关键点之一即影响因素或条件变量的赋值方面,两者大都采用由研究者规定的主观标准;(4)迄今为止的研究实践中,先验难度评估的效果无法检验但可作相互比较,后验难度预估的效果存在多种检验指标但实际效果多不理想。总结提出已有研究主要存在以下局限:(1)先验难度评估研究表现出单向度趋同倾向;(2)后验难度预估研究多忽略了对被试因素及被试与试题交互过程因素的考察;(3)分析单位多限于单题,整卷研究不足。研究认为,缺乏共识性的统一研究框架和标准是造成已有研究中模糊性、矛盾性和局限性的根源之一,也是今后试题难度研究需重点突破和改进之处。

人工智能深度学习技术在医学考试试题难度预估中的应用研究

目的利用人工智能深度学习技术预测医师资格考试试题的难度,准确控制试卷难度。方法利用构建属性模型与语义模型进行试题难度的预估,并将预估结果和专家预估结果与实测难度分别进行相关分析和重复测量方差分析,以评价采用模型进行医学试题难度预估的可行性和有效性。结果对于某年整卷试题难度预估,属性模型预估结果与实测难度的皮尔森相关系数为0.266,略低于专家预估难度与实测难度的相关系数0.356,2个系数置信区间有交叉,差异无统计学意义(P>0.05);语义模型预估结果与实测难度的皮尔森相关系数为0.512,高于专家预估难度与实测难度的相关系数0.356,2个系数置信区间无交叉,差异具有统计学意义(P<0.05)。重复测量方差分析发现,仅语义模型预估难度与实测难度的差异无统计学意义(P>0.05)。结论使用语义模型预估的试题难度比专家预估的难度更接近实测难度,可以尝试将该方法在考前应用于试题难度预估,结合专家预估的结果共同指导组卷,从而更加客观、准确地把握试卷难度。

基于“大数据”思维的北京高考物理选择题难度预估策略研究

难度预估是考试命题工作的重要组成部分,准确的难度预估是实现考试目标的前提条件。本文以北京高考多年积累的大量试题及相应的实测数据为基础,研究基于"大数据"思维的高考试题难度预估策略。通过建立试题难度及相应参数的数据库,在对数据资源的统计分析基础上,对试题难度进行预估研究。将这一方法用于2018年北京高考理综卷物理选择题的难度预估并与实测数据对比,结果表明,预估精度较高,可操作性强。

自学考试预估难度评定操作规范研究

预估难度的评定直接关系到组配试卷的难度,进而影响到考试的合格标准。通过组建评估队伍、培训评估专家、分析难度因素、估计试题难度、调整难度值、构建难度量表等步骤,建立自学考试预估难度的评定操作规范。为了控制评定误差,需要采取有针对性的措施:统一评估专家的合格标准;明确试题统计难度和预估难度的内涵;确定试题难度的影响因素。

综合英语(二)预估难度与统计难度差异分析

难度是评价试题质量的重要参数之一,是各项考试命题的关注焦点。特别是作为标准参照性的自学考试,试题的难度决定了考试的及格标准。在难以进行试测的情况下,专家对试题难度的预估被认定为自考的试题难度。故预估难度的合理性与准确性是确保自学考试合格标准的平行性与稳定性的基础和前提。本文介绍了高等教育自学考试综合英语(二)课程考试预估难度的设计方法;在与统计难度进行对比分析时发现试卷的预估难度低,而统计难度高,并对二者产生差异的原因进行了分析。

通过试题难度控制试卷难度方法的探讨

命题是考试工作中非常重要的一个环节。一份试卷中各个试题的难度以及各级难度试题所占的比例将最终决定一份试卷的难度。文章通过分析试题难度,对试题难度进行量化后,根据试卷中各级难度试题所占的比例计算整份试卷的难度。考试结束后根据实测试卷难度和预估的试卷难度进行比较,为以后的工作提供依据。

自学考试的试题难度赋值方法评述

难度参数是试题的重要计量学指标。试题难度赋值是自学考试命题实践的关键技术环节，也是命题质量管理的核心工作之一。经典测量理论提出试题难度指标后，研究者提出了不同的试题难度赋值理论模型。从基于CTT的难度赋值到基于IRT的难度赋值，再到基于作答影响因素的评估赋值，自学考试的试题难度赋值．理念与技术发生一系列的变革。本文对自学考试中不同的试题难度赋值方法进行梳理，以期系统地认识试题难度赋值方法，促进自学考试命题质量的提高。

预估难度的理论模型及应用探析

难度决定考试分数的分布，直接影响考试的评价与选拔功能，受到较高的关注。难度一般通过考后对考试数据的统计分析得到，这时合格分数线已经确定，无法再进行调整。预估难度是在命题阶段由命题专家结合试题内容，通过构建标准常模，进行合理地评定而得到的试题难度。在当前应用原始分报告考试成绩的情况下，预估难度对确保考试稳定与公平尤其重要。预估难度不同于实测难度，可以进行控制与调整。命题工作不仅是编制试题的过程，而且是预估难度的设计过程。

如何命制一份合格的英语试卷

能否命制一份试卷是教师基本功的一个重要体现。但教师平时自行设计的测试卷很少有人重视,能参加大型英语测试命题的教师又为数极少。命制一份试卷是件十分严肃且要投入大量精力的工作,一份高质量试卷的"出炉"需要精心"打磨"。

标准参照测验理论在自学考试中的发展与应用

自高等教育自学考试制度创立以来,将标准参照测验的基本原理与自学考试的实际相结合,进行理论和实践创新,提高了考试的科学化水平。从教育学和测量学2个维度,自学考试建立了包括人才标准、专业标准、课程标准和考试标准的结构化标准体系,实现了教育标准与评价标准的统一。在考试命题时,根据自学考试的试题难度与考试分数解释具有共同参照标准的特点,构建了基于标准常模的预估难度理论及评定方法,改进了在原始分条件下合理设计并控制考试合格标准的命题技术规范。在高等教育进入普及化阶段和大力发展职业高等教育的形势下,应从3个方面进一步推进标准参照测验理论在自学考试中的应用:1)健全并优化考试标准体系;2)调整并完善考试合格标准;3)改进并提高考试标准的实施质量。

基于“四层四翼”的改编试题及试卷的难度系数分析——以2019年全国卷Ⅱ试题为例

针对目前一些中小学教师及教研员在开展教学科研过程中遇到的资金困难等问题,教学考试杂志社等向中国教师发展基金会捐资以推动中国教师发展基金会设立自主科研公益项目。目前第三期申报已经结束,请广大教师关注下一期的申报。本文为中国教师发展基金会资助科研公益项目第二期获资助项目《基于新课标的高中生物试题的改编及原创研发——从出题角度对试题难度系数标准进行的界定》的成果展示之一。