《教学评价与测量》试题

1、1、方法一 ：利用列联表检验我班男生和女生的数学学习情况，检验男生女生数学学习情况的差异。成绩男生女生总数性别及格人数181533不及格人数111728总数293261假设 H 0 ：我班数学学习情况与性别无关备选假设 H 1 ：我班数学学习情况与性别有关计算 Eijnin jn其中 n29,n232,n133, n28,n 61,n11 18,n12 15, n21 11, n22 17112933E11612928E1261E213233613228E2261计算统计量：222( nijEij0.5)2i 1j 1Eij29332292823233232282180.5150.5110.5

2、170.5616161612933292832333228616161612.455自由度 k(21)( 21)1 ，在临界值查表2(1)3.84 ，因为22.455 3.84 ，0. 05所以应该接受原假设H 0 ，即认为在概率为95%(0.05) 的情况下，本班数学学习情况与男女性别无关；论述：利用列联表这种方式， 过程简单，且可以计算两者之间的相关关系的大小，通过查表就可以知道有多少的概率这两个变量是相关的，不足之处在于计算比较大，公式也比较复杂， 教学评价主要是通过数学方法去评价，而不是考复杂的数学知识，因此这种方法操作简单，但计算量大，评价起来比较费时；方法二：除了列联表检验， 还可

3、以采用独立性检验， 即检验性别与成绩两者是否相互独立成绩男生女生总数性别及格人数181533不及格人数111728总数293261设 (a 18, b 15, c11, d17, n61)计算相关 k 2n(ad bc )261 (18171511)21.414 3.841( ab)(cd )( ac)(b d)33282932故可以认为性别与数学成绩无关；论述：采用独立性检验这种方法， 是高中选修里面的知识， 即高中生就可以采用这种方法进行调研， 简单易操作，结论也比较清楚，而且可以计算相关系数，即不仅知道这两个变量是否相关，还直到这两个变量的相关性有多大；点评：得出来的结论比较出乎意料，因

4、为在平时的教学当中， 我自身明显感觉男生比女生的接受能力要好一些，然后得出来的接结论是我们班男生女生的数学学习情况不存在差异。探讨原因有如下几个方面：1：我班男女生数学学习情况不存在差异是一个好现象，说明老师讲课可以被男生，女生同样接受，而不存在侧重的一方；2：数据分析只是分析了一次的考试成绩，是否具有足够的代表性还有待商榷；3：数据得出来的结果之所以出乎教学者意料，是因为评价角度不同，这次是以是否及格作为标准，若是以是否优秀作为标准，可能结果会不一样；4：教学者之所以认为男生的数学学习情况比女生好，很多情况下是以高分层或者前几名作为参考，而没有纵观全局，因此容易犯经验性的评价错误；5：本次评

5、价选取的概率为95%，并不能说明本班的数学学习情况完全与性别无关，若是将概率调整为99%，结果可能会改变，不过99%的概率太过于精确也不具有现实参考价值；2、例 1：从市一中高一年级896 个学生随机抽取 20 个学生来计算数学期末考试17 题的区分度：利用随即数表选取相应学号的学生的数学成绩制作成下表：学生12345678910小题分77991000868总分11711899112122835413691111学生12345678910小题分67451107596总分1188989813796114699398说明： 17 题满分10 分，6 分记为p 类，6 分记为 q 类n项目分总分 x

6、tp 类q 类1711711702711811803999990491121120510122122060830837054054881361360969191010811111101161181180137898901348908914581081151370371610969601771141140185690691999393020698980x12419271514413x294218367115325430417x6.296.35108.1468.832.9439.98927.34118.219ni2020146ni110.70.3n方法一：用二列相关系数计算区分度通过查表可得 y0

7、.7580（ y 为正态分布中 0.7 所对应的高）x pxqp q108.1468.830.70.3计算y9.9890.7580t得1.090计算 Z1.0908.074pq10.710.3yn0.758020由于 | Z | 8.0741.96 Z0 .052所以我们有理由认为第17 题区分度达到了显著性水平；论述：利用二列相关系数来计算区分度，可以直接由最后的数据得到直接的结论，其中各项数据可以通过不同的数学软件进行计算，操作比较简单， 但是公式太过于复杂，各项数据也必须通过查表得到，验证的过程太过于机械；点评： 17 题为第一道大题，原则上来说不应该有太大的区分度，可是通过计算表明区分

8、度超过95%，这说明命题者没有把握好学情。一方面，本次命题者由高三老师负责出题，该老师并不了解高一学情；其次17 题虽考察的是集合方面的知识，但是却要用到解不等式的知识，这些知识根据进度来看， 高一学生还未学，因此部分学生会感到吃力。因此区分度就此拉开。例 2：从市一中高一年级896 名学生当中随机抽取40 名学生，并按总成绩由高到低进行排列，利用这40 名学生 18，19 题的小题分来计算18，19 题的区分度 .学生18 题19 题总分学生18 题19 题总分111712121669021131202210089386116231168941201152411188541211125878

9、568611126828578111027111284886108288128498610629868310871053081821112210431607912501033281741382103331217314209934407015869735506516869736206317121973780621810129538265919128933910562051291406251上表中，满分为150 分， 18 题和 19 题的满分都为 12 分；方法一：用高低分组区分度指数计算这两个题的区分度分别计算总数 25%的高分端低分段平均得分率， 其中 X H 为总数 25%的高分端得分率，

10、 X L 25%为总数的低分段得分率；计算第 18 题的区分度：XH11286121418.6,2611X L62821214151221122111215.4D8.65.40.26712计算第 19 题的区分度：X7231640112111H2141115.4,X L06126121162115.41D0.36712参考高低分组区分度指数的临界值表区分度指数值0.40 以上0.300.390.200.290.19 以下判断优良合适尚可，需修改应淘汰综合以上的计算， 我们有理由相信第19 题的区分度比第18 题的区分度要好， 而18 题的命题应该修改；论述：采用高低分组区分度指数来计算17 题， 18 题区分度，可以很快计算出这两题的区分度，从而反映命题者对学情的把握情况，计算量小，操作简单，结果清晰明了； 但是却没办法计算两道题的难度，难度与区分度显然不是一个概念；评价：按照临界值表，第18 题的区分度太小，应该修改，按照高低分组区分度指数来计算的话， 可以计算区分度， 但是判断不一定必须参考表格，应按照实际情况来定。第18 题为解答题的第二道大题，旨在考察基础，而非在这一道提上拉开差距。 而且作为一个命题者， 不单单只是命一道题， 而应该把握整试卷的区分度，因此，单看一道题或者两道题并不能反映整试卷的区分度，也没