
义务教育学业质量检测.docx
26页本套资料包括:(3 篇优质范文)1. 区域性学业水平测试质量分析———小学数学学业水平检测试卷 与课程标准一致性的视角2. 小学数学学业质量检测改革的思考与实践3. 把握检测试卷导向作用,搞好小学语文课堂教学区域性学业水平测试质量分析 ———小学数学学业水平检测试卷与课程标准一致性的视角 区域性学业水平测试是地方教育行政部门监测教育质量的重要 方法因此,分析区域性学业水平测试质量就显得十分重要为此, 借鉴韦伯一致性分析模式,对某地区小学数学学业水平检测试卷的质 量进行了尝试探究,即从学习领域和年级两个方面分析了区域性小学 数学学业水平测试与课程标准的一致性水平状况及特征同时,还从 数与代数、空间与图形、统计与概率、实践与综合应用等学习领域和 知识种类、知识深度、知识广度和知识分布平衡性等“一致性维度”进 行了归因分析一致性是指学业水平测试与课程标准之间的吻合程度课程改革 的本质是基于课程标准(以下简称“标准”)的教育改革,基于标准的 学业水平测试已经成为检测学业质量是否达到课程标准要求的关键 指标[1]目前,在义务教育阶段各省(市)普遍采用区域性学业 水平测试方法监测义务教育学业质量,但是由于忽视区域性学业水平 测试试卷是否基于标准的一致性水平分析,使得公众对区域性学业水 平测试结果产生质疑。
为此,本文拟借鉴美国学者诺曼•韦伯(NormanL.Webb )研发的一致性分析模式,即“韦伯模式”,分 析区域性小学数学学业水平测试与课程标准一致性水平状况和特征, 期望给我国探究区域性学业水平测试质量提供新的分析路径一、研究对象与方法(一) 确定研究对象本研究确定样本地区依据人教版数学教材设计的小学2.3.5 年级的学业水平测试试卷为分析对象二) 确定研究方法 本研究以韦伯模式为工具,分析我国小学数学学业水平测试与课程标准的一致性水平状况韦伯模式分析程序和方法包括:1. 确定一致性判断标准韦伯确定“四维度〃一致性判断标准 [2]11 — 18: (1)知识种类标准:用来判断的评价项目所涉 及的学习内容范围,是否与课程标准中描述的学习内容范围相一致;(2)知识深度标准:用来判断的评价项目所涉及的知识技能.认知 要求,是否与课程标准中期望学生“应当知道什么”和“应当做什么”的 目标相一致;(3)知识广度标准:学生正确回答评价项目所需的概 念、观点,是否与课程标准中所涉及的概念、观点相一致;(4)知 识分布平衡性标准:用来判断的评价项目在各个课程具体目标之间分 布的均匀程度2. 确定判断一致性的可接受水平指标。
韦伯确定下列一致性可 接受水平指标[2]7-9: (1 )知识种类一致性可接受水平指标: 指向课程标准各学习领域的评价项目至少有6道题目;(2 )知识深 度一致性可接受水平指标:评价项目的深度水平符合课程标准具体目 标的深度要求的百分比大于或等于5 0%; (3 )知识广度一致性可 接受水平指标:评价项目“击中”某一学习领域的具体目标数占总击中 目标数的5 0%; (4)知识分布平衡性的一致性可接受水平指标: 知识分布平衡性指数大于或等于0.70,略低于该指数则可认为是 弱标准3.确定一致性分析的程序韦伯模式的一致性分析程序主要包 括下列步骤:(1)分析课程标准的内容目标韦伯认为课程标准的 内容目标呈现为“金字塔”形的层级体系,金字塔的顶部是对课程内容 目标的最一般的描述,即学习领域;金字塔的中部是“学习领域”的下 位的目标,即“主题”;金字塔的底部是课程标准的操作目标,即 “具 体目标”[3]2)开展编码工作一是以我国《数学课程标准(实 验稿)》描述的小学数学课程学习表现“四级水平”,即了解、理解、 掌握、灵活运用为参照标准[4]二是由课程专家、学科专家、省 市级数学教研员组成编码团队,对评价项目进行编码。
3)采用描 述统计方法整理数据主要包括:描述知识种类数据的整理,即以“学 习领域下评价项目〃总数的平均值(M)为依据,描述知识种类一致 性水平;描述知识深度数据的整理,即以评价项目的深度水平是否小 于、符合和大于具体目标的深度水平的百分比,描述知识深度的一致 性水平;描述知识广度数据的整理,即以评价项目“击中目标数”的平 均数(M)的百分比,描述知识广度的一致性水平;描述知识分布平 衡性数据的整理,即以“评价项目击中目标数”、“目标下的评价项目 数”和“领域下的测验题目数”为统计变量,计算知识分布平衡性指数, 进而描述知识分布平衡性的一致性水平4. 判定一致性结果的方法本研究依据一致性可接受水平的四 项指标,从知识种类、知识深度、知识广度和知识分布平衡性等四个 维度来判定一致性水平状况二、结果与分析(一)各学习领域的一致性水平状况从表1可以看出,在数与代数领域,除知识分布平衡性一致性比 例为0外,知识种类、知识广度、知识深度等各项指标的一致性比例 均为10 0%,—致性程度均达到优秀水平从表1可以看出,在空 间与图形领域,知识种类、知识深度一致性比例分别为8 3.3%、 9 1.6%,—致性程度分别达到良好、优秀水平;知识广度的一致 性比例为6 6.7%,—致性程度达到了合格水平;知识分布平衡性 一致性比例仅为8.3%,表现为很低的一致性水平。
从表1可以看 出,在统计与概率领域,知识深度一致性比例达到91.6%,一致 性程度达到优秀的水平;知识广度一致性比例为5 8.3%,—致性 程度达到合格水平;知识种类、知识分布平衡性一致性比例分别为1 6.7%和8.3%,一致性水平很低从表1可以看出,在综合应 用领域,知识深度一致性比例为50%,一致程度达到合格水平;知 识种类、知识广度和知识分布平衡性一致性比例分别为0、16.7%和8.3%,表现为很低的一致性水平二)各年级的一致性水平状况从表2可以看出,在数与代数领域,三个年级知识种类、知识深 度和知识广度维度的一致性比例均为10 0%, —致性程度无差异, 都达到优秀程度的一致性水平;而三个年级在知识分布平衡性维度的 一致性比例均为0,表现为极低的一致性水平空何与團书年组3±Z下3±3T> I'5 r3上2 F;I-* F5 ±5下fiftnwAIAIAiAl■<:A)百分比AlAI\\AI.\]Al村分比2fZ2/2zn2fZ2/21002722fZ2/2272SS. 32/?3/2廿呂2/E]
其中,在知识种类上,3、5年级一致性水平好于2年级,3、5年级 一致性比例达到10 0%, —致性程度达到优秀的水平,而2年级一 致性比例为5 0%,达到合格程度的一致性水平在知识深度和知识 种类上,3、5年级一致性水平好于2年级,3、5年级一致性比例 达到100%,达到优秀程度的一致性水平,而2年级一致性比例为7 5%,属于中等程度的一致性水平在知识广度上,3、5年级一 致性水平略好于2年级,3、5年级一致性比例均为75%,达到 中等程度的一致性水平,而2年级一致性比例为50%,属于合格程 度的一致性水平在知识分布平衡性上,5年级一致性水平略高于2、 3年级,5年级一致性比例仅仅为25%,一致性程度较低,达不到 合格程度的一致性水平;而2、3年级一致性比例均为0,属于极低 的一致性水平从表2可以看出,在统计与概率领域,各维度一致性程度差异明 显在知识种类上,2、5年级一致性比例为25%,一致性程度很 低,3年级一致性比例为0,一致性程度极低,2、5年级略高于3 年级在知识深度上,2、3年级一致性比例达到100%,一致性 程度达到优秀的水平;5年级一致性比例为7 5%,达到中等程度的 一致性水平,2、3年级一致性水平好于5年级。
在知识广度上,5 年级最好,一致性比例达到10 0%,—致性程度达到优秀的水平; 2年级次之,一致性比例为5 0%,达到合格程度的一致性水平;3 年级最低,一致性比例为2 5%,一致性程度达不到合格水平在知 识分布平衡性上,2年级一致性比例为25%,一致性程度很低,3、 5年级一致性比例为0,一致性程度极低,3年级略高于2、5年级从表2可以看出,在实践与综合应用领域各维度一致性程度差异明 显在知识种类上,2、3、5年级的一致性比例均为0,都表现为 极低的一致性水平在知识深度上,2、5年级的一致性比例均为7 5%,达到中等程度的一致性水平;3年级一致性比例为50%,达 到合格程度的一致性水平,2、5年级好于3年级在知识广度上, 2年级一致性比例为50%,达到合格程度的一致性水平;3、5年 级一致性比例为0,一致性程度极低,2年级远高于3、5年级在 知识分布平衡性上,2年级一致性比例为25%,一致性程度很低, 3、5年级一致性比例为0,一致性程度极低,3年级略高于2、5 年级三、结论与思考(一)结论1.学习领域的一致性水平特征通过以上分析发现,区域性学业水平测试与课程标准一致性水平 的学习领域特征表现出:数与代数领域一致性水平最好,实践与应用 领域的一致性水平最差;各学习领域知识深度的一致性水平最好,知 识分布平衡性一致性水平最差的特征。
2.年级的一致性水平特征通过以上分析发现,区域性学业水平测试与课程标准一致性水平 的年级特征表现在:数与代数领域除知识分布平衡性指标外,其他各 项指标三个年级无明显差异;空间与图形领域除知识深度外,其他各 项指标三个年级之间差异明显;统计与概率领域三个年级之间存在一 定的差异二)几点思考 影响一致性水平特征的原因是十分复杂的,大体可从如下几方面 作归因分析首先,数与代数领域一致性水平之所以最高,这主要由数与代数 领域的特点决定的在小学阶段,数与代数是课程标准中的基本学习 领域,其内容是数学知识体系的基础,也是学生认识数量关系、探索 规律以及建立数学模型的基石数与代数领域在课程标准中的内容比 例大、具体目标多,决定该学习领域成为学业测试的重点领域,加之 命题者对此学习领域格外熟悉,。












