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出版者:首都师范大学出版社

作者:严育洪

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2010-1

价格:20.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810647168

丛书系列:

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《教育测量与统计：理论基础与实践应用》 内容简介 本书旨在为教育领域的研究者、教师、教育管理者以及对教育测量和统计学感兴趣的专业人士提供一套全面、深入且实用的理论与技术指导。面对日益复杂和精细化的教育实践需求，对学习者、课程、项目乃至整个教育体系进行科学、客观的评估，已经成为提升教育质量、实现教育公平的关键环节。《教育测量与统计：理论基础与实践应用》正是立足于这一时代要求，系统梳理了现代教育测量学的基本原理，并详尽阐述了数据分析在教育研究中的核心地位与操作方法。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础概念到高级分析方法的完整知识体系，共分为四大核心板块，旨在构建读者的理论认知框架，并提供可操作的实践指南。 第一部分：教育测量的理论基石 本部分聚焦于教育测量的基本哲学和科学基础。首先，我们将深入探讨“测量”的本质及其在教育领域中的特殊性，辨析教育心理学测量区别于物理科学测量的挑战，特别是对潜变量（Latent Variable）的测量难题进行剖析。 信度理论的深度剖析： 我们将详细介绍信度的主要类型，包括重测信度、复本信度、内部一致性信度（如Cronbach's $alpha$系数的计算与解释），并拓展到构建信度（Construct Reliability）和不同情境下的信度评估方法。重点讨论信度系数的实际意义，以及如何通过信度报告来审视测量工具的质量。 效度框架的构建： 效度是测量的核心。本书摒弃了单一的效度观，转而采用统一的效度框架，详细阐述了内容效度（Content Validity）、结构效度（Construct Validity，包括探索性因子分析EFA与验证性因子分析CFA的初步介绍）、以及效标关联效度（Criterion-Related Validity）。特别地，会结合实际案例讲解如何通过理论论证和统计证据来建立一个多维度的效度论证链。 经典测量理论（CTT）与项目反应理论（IRT）的比较： CTT作为传统基石，其局限性将被清晰指出。随后，本书将系统介绍IRT的三个核心模型（一参数、二参数、三参数模型），重点分析IRT在项目参数估计、等值化（Equating）和计算机自适应测验（CAT）中的应用优势，为读者理解现代高风险考试的设计提供理论支撑。 第二部分：测验编制与工具开发 本部分是理论与实践结合的关键桥梁。它指导读者如何将抽象的测量目标转化为具体的、可操作的测量工具。 目标设定与蓝图设计： 强调在编制任何测验前，必须明确测量目的、限定测验对象和内容域。详细介绍如何绘制“测验目的规格说明书”（Test Specification Blueprint），确保内容取样（Sampling）的代表性和平衡性。 题项设计与情境构建： 针对选择题、填空题、简答题和论文题等不同题型，提供了详尽的写作规范和常见错误规避指南。特别关注如何设计高认知水平的试题，避免出现歧义和暗示性选项。 试题质量分析（Item Analysis）： 这是优化测验的微观层面工作。本书详细讲解了试题难度（P值）和区分度（D值）的计算方法，并引入了项目特征曲线（ICC）的概念。重点在于如何运用分析结果来筛选、修改或淘汰不佳项目，从而提升测验的整体质量。 第三部分：教育数据分析的统计方法 统计学是测量结果解释和推断的语言。本部分侧重于处理和分析教育研究中常见的定量数据。 描述性统计与数据可视化： 介绍集中趋势、离散程度和分布形态的度量。强调使用恰当的图表（如直方图、箱线图、散点图）来直观展示数据特征，为后续推断做准备。 推论性统计基础： 深入讲解参数估计、假设检验的基本逻辑（零假设与备择假设的设定、I型和II型错误）。系统梳理了T检验、方差分析（ANOVA，包括单因素、多因素及重复测量ANOVA）的适用条件、计算步骤和结果解读。 相关与回归分析： 重点解析皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关的意义。在线性回归部分，详细阐述了简单线性回归和多元回归模型。指导读者如何进行模型诊断（如残差分析、多重共线性检验），并科学地解释回归系数在教育预测中的作用。 非参数统计的应用： 鉴于教育数据常不符合正态分布的严格要求，本书提供了曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis H检验等非参数方法的应用场景和操作指南。 第四部分：测量结果的解释、报告与伦理 本部分探讨了测量的终极目的——如何将统计数字转化为有意义的教育决策，以及在实施过程中必须遵守的原则。 分数标准设立与解释： 详细区分了常模参照（Norm-Referenced）和标准参照（Criterion-Referenced）的计分哲学。重点讲解了标准分的转换（Z分数、T分数、标准九分等）以及如何科学地界定“合格”或“优秀”的界限（如基于效标的报告分数）。 数据报告与结果沟通： 指导读者如何撰写专业的统计报告，清晰地呈现方法论、统计结果和结论。强调统计语言的准确性，避免过度解读或误导性结论的出现。 测量伦理与公平性： 讨论了测验设计、实施和使用过程中涉及的伦理问题，包括保密性、知情同意、以及对不同群体（如文化背景、学习障碍群体）的测量公平性（Fairness in Testing）和无偏性（Bias）的检验与处理。 本书特色： 本书不拘泥于单一的理论流派，而是融合了教育心理测量学、应用统计学以及教育计量学的最新研究成果。内容组织上，理论讲解后紧跟“案例分析”与“统计操作演示”，旨在帮助读者将抽象的统计公式转化为实际操作能力。随书配套的统计软件操作指南（不限于SPSS或R语言的初步介绍），确保读者能够同步进行数据分析实践。本书旨在培养读者批判性地看待现有测量工具、科学地设计评估方案、并严谨地解释数据的能力，是教育研究人员和高层次教育实践者的必备参考书。

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从阅读的感受上来说，这本书的节奏把控得相当精妙，它像是一部节奏紧凑的纪录片，总能在关键时刻抛出需要读者深入思考的问题。例如，在介绍完一种新的数据收集方法后，作者通常会立刻附带一个“反思框”或“挑战点”，引导读者去思考这种方法在实际操作中可能遇到的伦理困境或技术障碍。这种主动的引导，避免了读者陷入单纯的操作模仿，而是鼓励深层次的批判性思维。很多工具书读起来容易犯困，因为它只是信息的堆砌，但这本却处处充满互动性。它不是在“喂养”知识，而是在“激发”探索的欲望，让我每一次阅读都像是在参与一次小型的学术研讨会，总能带着新的疑问和思考方向离开。

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这本书的价值，我认为远超出了其作为一本工具书的范畴，它更像是一部系统梳理了当代教育评价思想演变脉络的学术史诗。我特别关注了其中关于“技术赋能评价”的章节，它没有盲目推崇新兴技术，而是冷静地分析了人工智能和大数据在教学评估中的潜力和局限性。作者对未来趋势的判断显得尤为审慎和深刻，他强调无论技术如何发展，评价的核心始终是促进学生的发展，技术只是提升效率和精准度的手段，而非目的本身。这种坚守教育本质的立场，在当前这个技术浪潮席卷教育界的背景下，显得尤为珍贵和难能可贵。整本书读下来，我收获的不仅是操作层面的技巧，更是对教育评价这一复杂体系的深刻理解和敬畏之心。

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初读此书的几页，我立刻意识到这不是一本空谈理论的“学理著作”，而是实打实地聚焦于“如何做”的实操手册。书中的语言风格非常务实、直接，没有太多绕弯子的学术腔调，更多的是一种资深一线工作者在分享经验的坦诚感。我特别留意了其中关于不同学科领域教学实践的描述，比如在文科教学中如何构建过程性评价体系，以及在理工科考核中如何平衡知识掌握与创新能力的考察。作者似乎非常善于捕捉教育现场的痛点，每一个案例的选取都紧扣教学改革的热点和难点。这种“解剖式”的分析方法，让我感觉我不是在读一本教材，而是在和一位经验丰富的同行进行深度对话，他把那些看似晦涩难懂的操作步骤，用一种近乎手把手的清晰度展示了出来，非常适合那些急需在日常教学中落地新理念的教师们。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种沉稳的深蓝色调，配上那种字体排布的疏密有致，一看就是下了功夫的。我拿到手的时候，首先被它那种扎实的纸张质感吸引了，拿在手里沉甸甸的，让人觉得内容一定很充实。 随手翻开几页，里面的插图和图表设计得非常清晰专业，即便是涉及到一些比较复杂的理论概念，那些视觉辅助工具也能让人迅速抓住重点。 我尤其欣赏作者在章节划分上体现出的那种清晰的逻辑脉络，从宏观的理念阐述到具体的实践操作，层层递进，毫不含糊。虽然我还没有深入阅读全文，但仅凭这种外在的精良制作和内在的结构布局，就能感受到这本书在学术严谨性上的追求，它绝不是那种敷衍了事的入门读物，更像是一本可以放在案头，时常翻阅的工具书。那种对细节的打磨，体现了出版方对教育工作者阅读体验的尊重。

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这本书最让我感到惊喜的是其内容的广博性和跨界融合性。我原本以为这会是一本局限于某一特定教育阶段的指南，但读进去后发现，它竟然能将基础教育、高等教育乃至于职业技能培训中的评价标准进行了有效的勾连与对比。这对于我个人而言，提供了拓展视野的绝佳机会。比如，书中关于“基于标准的评价”一章，它没有停留在概念层面，而是引用了国际上几种主流评价框架的对比分析，然后巧妙地过渡到国内新一轮课程改革的具体要求上。这种“放眼全球，立足本土”的视野，极大地提升了本书的站位。我能从中体会到，评价体系的构建不是一成不变的教条，而是一个需要根据社会发展和人才需求不断迭代优化的动态过程，这对于我们思考未来教育方向非常有启发性。

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