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NCHO试题难度模型的建构及应用研究的开题报告开题报告一、选题的背景和意义南昌市第一中学（以下简称NCHO）是江西省乃至全国著名的重点中学之一，以其良好的教学质量和高水平的教育服务享誉全国。近年来，随着教育竞争的加剧和高考制度的改革，NCHO对中考和高考的成绩要求越来越高，需要更加有效地评价学生的学习水平和能力，及时调整教学策略和内容，提高教学质量。因此，NCHO建立的考试难度模型将对学校的教育教学改革产生重要影响。当前，NCHO的考试难度评估主要依靠教师的主观判断，这种评估方法存在误差、主观性强、难以量化等缺点，不能满足学校对精细化管理的要求。因此，建立一个科学合理的NCHO试题难度模型对学校提高管理水平有极大的帮助。二、研究目的本研究旨在建立一个针对NCHO试题的难度评估模型，通过模型对试卷难度的科学评估来辅助学校进行精细化管理，提高教育教学质量和效益。三、研究内容1.收集NCHO历年试题和考试成绩数据：从NCHO历年的试卷中，按照学科和难度级别分类，编制试题库。与此同时，收集学生的考试成绩数据，为建立难度模型提供数据支持。2.建立试题难度评估模型：基于ItemResponseTheory（以下简称IRT），通过试题反应函数和学生测验模型，建立试题难度评估模型。对各级别试题进行分类、分级、评估、剔除、替换等操作，得到试题难度评估结果。3.模型的应用：将试题难度评估结果与学生考试成绩数据结合，统计分析得到学科、年级、难度级别和试题领域等方面的相关信息。对教学工作进行诊断和分析，及时调整教学策略和内容，提高学生学习效果。四、研究方法本研究采用调查法、实验法、数理统计法、数据挖掘技术和模型应用方法等方法。1.调查法：通过问卷调查等方式，收集研究对象的基本信息和相关数据。2.实验法：通过设计试卷和测验学生成绩等实验验证试题难度评估模型的科学合理性和可靠性。3.数理统计法：通过分析试卷试题的统计特征和学生考试成绩的分布情况，得出试题难度评估结果。4.数据挖掘技术：通过数据挖掘技术，从试卷试题和学生考试成绩中发掘难度评估的规律和特点，为教学改进提供科学依据。5.模型应用方法：将试题难度评估模型应用于教学管理实践中，辅助教师进行精细化管理，提高教育教学质量和效益。五、研究计划和预期成果1.研究计划：2021年6月-2021年10月完成试题库的建立和数据的采集2021年11月-2022年3月建立试题难度评估模型和验证模型的科学性和可靠性2022年4月-2022年7月模型应用和优化，完成相关数据分析和分析报告撰写2.预期成果：1）建立一个科学合理、可操作性强的NCHO试题难度评估模型；2）提供模型应用实践，

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