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出版者:Allyn & Bacon

作者:W. James Popham

出品人:

页数:466

译者:

出版时间:1999-07-31

价格:USD 124.40

装帧:Paperback

isbn号码:9780205287703

丛书系列:

图书标签:

• 教育测量
• 心理测量
• 教育统计
• 测评理论
• 信度与效度
• 项目反应理论
• 标准化测试
• 教育评估
• 量化研究
• 教育研究方法

《教育测量学：理论与实践》 本书旨在为教育领域的专业人士提供一个全面而深入的教育测量学学习指南。我们深入探讨教育测量学的核心概念，从最基础的信度与效度理论，到各种测量工具的设计与应用，再到复杂的统计分析方法，本书都将一一为您解析。 核心理论基石： 测量与评估基础： 理解测量在教育中的角色，区分测量与评估的界限，掌握不同类型的教育测量（如成就测量、能力测量、态度测量等）的特点与目的。 信度（Reliability）： 详细阐述信度的不同类型（如重测信度、复本信度、内部一致性信度、评分者信度），介绍计算和提高信度的各种方法，并分析影响信度的因素。 效度（Validity）： 深入剖析效度的不同维度（如内容效度、构思效度、效标关联效度），讲解效度证据的收集方法，并指导读者如何依据研究目的选择恰当的效度类型和评估效度。 测量标准与常模（Standards and Norms）： 解释常模参照测量（Norm-Referenced Measurement）与标准参照测量（Criterion-Referenced Measurement）的原理，指导如何建立和解释常模，以及如何根据特定标准评价学生的表现。 测量工具的设计与应用： 选择题（Selected-Response Items）： 探讨单项选择题、多项选择题、匹配题等形式的命题原则、优缺点以及试题的构建策略。 填空题与简答题（Completion and Short-Answer Items）： 分析这些开放式题型的评分标准制定、优点以及在评估特定认知能力上的应用。 论文题与论述题（Essay and Performance Tasks）： 详细介绍如何设计有效的论文题和绩效任务，以及使用评分量表（Rubrics）进行客观、一致的评分。 项目评估与作品集（Project Assessment and Portfolios）： 探讨如何将项目式学习、研究性学习的成果以及学生作品集作为重要的评价依据，以及如何进行有效的评估。 行为观察与评定量表（Behavioral Observation and Rating Scales）： 介绍如何系统地观察学生行为，并利用评定量表进行评估，特别是在评价社会情感学习和课堂参与度方面。 数据分析与解释： 描述性统计（Descriptive Statistics）： 教授如何计算和解释频率分布、集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差），以及如何使用图表（直方图、箱线图）可视化数据。 推论性统计基础（Inferential Statistics Basics）： 介绍假设检验的基本原理、T检验、方差分析（ANOVA）等常用统计方法的应用场景及其解释。 试题分析（Item Analysis）： 讲解如何进行难度（Difficulty）和区分度（Discrimination）分析，以及如何利用项目反应理论（Item Response Theory, IR T）的初步概念优化试题。 数据可视化与报告（Data Visualization and Reporting）： 指导读者如何清晰、准确地呈现测量结果，包括制作统计报告和图表，以支持决策制定。 教育测量学的进阶议题与伦理： 教育测量学在不同领域的应用： 探讨测量学在课程评估、教学诊断、学生选拔、教师评价等方面的具体实践。 计算机化测量与自适应测试（Computer-Based Testing and Adaptive Testing）： 介绍计算机化测量技术的发展，特别是计算机自适应测试（CAT）的工作原理及其优势。 测量学的伦理与公平性（Ethics and Fairness in Measurement）： 强调在测量过程中保护隐私、避免偏见、确保公平性的重要性，以及如何应对文化和语言的多样性。 未来趋势与挑战： 展望教育测量学的发展方向，如大数据在教育测量中的应用、人工智能辅助评估等。 本书结构清晰，语言流畅，力求深入浅出。每一章都配有丰富的实例和案例研究，帮助读者将理论知识应用于实际教学和评估工作中。无论是经验丰富的教育工作者，还是初入教育领域的研究生，都能从中获益，提升教育测量与评估的专业能力。通过本书的学习，您将能够更自信、更有效地设计、实施和解释教育测量活动，从而更好地促进学生的学习和发展。

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我过去阅读相关书籍时，最常遇到的障碍就是那些动辄上百页的数学推导，往往读到一半就因为跟不上代数运算而放弃了。然而，这本书在这方面做得近乎完美。它成功地将复杂的统计模型“去数学化”了，至少在核心概念的阐述上是如此。作者非常擅长使用类比和图示来解释那些抽象的概念，比如，解释“项目参数估计”时，它不是直接给出一个复杂的似然函数，而是用一个关于“天气预测模型”的比喻来阐述，让那些对统计学有抵触情绪的教育工作者也能迅速抓住要点。这种“直觉优先”的讲解方式，极大地降低了专业门槛，使得这本书的受众群体得以扩展到一线教师和课程设计人员。尽管如此，它在深层部分依然保持了学术的严谨性，对于需要深入研究的读者，它在脚注和附录中提供了充足的数学支撑，这种对不同层次读者的兼顾，是许多同类教材难以企及的平衡点。

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坦白说，这本书的篇幅相当可观，但阅读体验却是流畅且引人入胜的。作者在构建章节逻辑时展现出一种近乎建筑师般的结构美感，每一个主题的引入都像是为下一个更高阶的讨论铺设基石。我特别欣赏它对“跨文化适应性”的探讨，这远比传统测量学书籍中常见的文化偏见修正更进一步。它不是简单地告诉你如何“修正”测试，而是深入挖掘了教育测量工具的内在意识形态——即任何测量都是在特定社会价值体系下产生的工具。书中对“可信赖的数字身份”和“学习者档案袋（e-portfolio）”的未来展望，更是让我对未来的教育评估形式充满了期待与思考。总体而言，这本书不仅仅是对现有教育测量方法的梳理，更像是一次对未来教育系统如何公正、有效地衡量人类潜能的雄心勃勃的预演，阅读它是一种智力上的享受和学术上的洗礼。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深沉的蓝色调，配上银灰色的字体，立刻就给人一种专业、严谨的感觉。我原本以为这是一本枯燥的理论汇编，但翻开目录，才发现它涵盖的领域远超我的想象。它没有急于抛出那些晦涩难懂的统计公式，而是巧妙地从教育公平性的角度切入，探讨了测试在现代社会中扮演的复杂角色。作者显然花了不少心思去梳理不同文化背景下对“测量”的理解差异，这一点非常触动我。比如，书中深入分析了标准化学术评估体系在全球推广时遭遇的文化阻力，用生动的案例说明了仅仅依靠量化数据可能如何掩盖了学生个体发展的多样性。我特别欣赏它对“信度”和“效度”这两个核心概念的重构，不再是教科书上那种冰冷的定义，而是将它们置于实际的教学情境中去考量——一个测试的有效性，最终要看它是否真正促进了学生的学习，而不是单纯地给出一个分数。这种以人为本的视角，让原本被视为工具性的测量理论，焕发出人文关怀的光彩，极大地拓宽了我对教育评估实践的认知边界。

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这本书的实证部分简直是一座宝库，它没有停留在纯粹的理论构建上，而是紧密地与全球范围内的教育改革实践相连。我尤其对其中关于“形成性评估在数字化学习环境中的应用”这一章节印象深刻。作者详细分析了几个国际知名的在线学习平台是如何设计反馈机制，以实现实时、个性化的学习支持，并评估了这些机制在提升学生元认知能力方面的实际效果。书中呈现的数据图表清晰、简洁，即便是复杂的混合效应模型的结果，也能通过直观的视觉化方式呈现出来。此外，它对测试焦虑和“过度依赖标准化”现象的探讨也十分尖锐。作者引用了大量定性访谈的原始资料，那些来自学生和教师的真实心声，为冰冷的数据报告增添了人情味和紧迫感。这使得这本书读起来更像是一份关于当代教育生态的深度调查报告，而不是一本静态的教科书。

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这本书的叙事节奏把握得极为高明，仿佛是在进行一场精心编排的学术辩论，而非简单的知识传授。它没有采用那种线性推进的写作方式，而是通过一系列跨学科的对话来构建其论点。读到关于项目反应理论（IRT）与经典测量理论（CTT）的对比章节时，我立刻被那种思维的碰撞所吸引。作者并没有武断地宣判谁优谁劣，而是像一位经验丰富的法官，冷静地陈述了各自的适用场景和局限性。更有趣的是，书中穿插了大量对心理测量学历史的考察，特别是提及了早期智力测验在社会达尔文主义思潮影响下的滥用，这为我们今天面对大数据和人工智能评估时，敲响了警钟——技术越先进，我们对伦理的警惕性就应该越高。这种将历史教训与前沿技术相结合的深度剖析，使得全书不仅仅停留在“怎么做”的层面，更深刻地探讨了“为什么这么做”以及“做这些的后果是什么”，非常适合那些希望从宏观哲学层面理解测量的读者。

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