This book is intended for anyone who is seriously interested in designing and validating multiple-choice test items that measure understanding and the application of knowledge and skills to complex situations, such as critical thinking and problem solving. The most comprehensive and authoritative book in its field, this edition has been extensively revised to include: *more information about writing items that match content standards; *more information about creating item pools and item banking; *a new set of item-writing rules (with examples) in chapter 5, as well as guidelines for other multiple-choice formats; *hundreds of examples including an expanded chapter 4 devoted to exemplary item formats and a new chapter 6 containing exemplary items (with author annotations); *a chapter on item generation (chapter 7) featuring item modeling and other procedures that speed up item development; and *a more extensive set of references to past and current work in the area of multiple-choice item writing and validation. This book will be of interest to anyone who develops test items for large-scale assessments, as well as teachers and graduate students who desire the most comprehensive and authoritative information on the design and validation of multiple-choice test items.
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从一个纯粹的阅读体验角度来看,这本书的叙事节奏把握得非常到位。它不像某些技术手册那样生硬,而是充满了引导性。作者似乎总能在你感到困惑的关键节点,用一句精炼的话语点醒你,或者通过一个恰到好处的过渡句,自然地将你引向下一个更深层次的议题。我尤其喜欢它在每一章末尾设置的“关键反思点”环节,它强迫读者停下来,将书本知识与自身正在面对的实际问题进行对接。这种互动式的学习设计,让阅读过程不再是被动接收信息,而是一种主动的知识建构。读完之后,我感觉自己手中不再是一堆零散的技巧,而是一套完整、系统的测试开发方法论,这套方法论不仅适用于出大学期末考试,甚至可以迁移到企业内部的绩效评估和能力认证体系中去,其普适性远超我的预期。
评分我花了相当长的时间在我的教学实践中摸索如何构建真正能区分学生水平的题目,常常陷入“怎么都像在出送分题”的怪圈。这本书的出现,就像是打开了一扇通往科学化命题世界的大门。我最受启发的是关于试题难度梯度设定的那几个章节。作者并非泛泛而谈地建议“要有难有易”,而是深入剖析了如何通过对认知负荷和知识点覆盖面的精妙平衡来实现预期的难度分布。书中详述的几种统计学方法,虽然初看略显复杂,但一旦结合作者提供的操作步骤和实际应用案例去走一遍,立刻就能感受到其强大之处。它提供了一种量化的、可重复的框架,让“凭感觉出题”的时代彻底终结。现在我做试卷时,不再是简单地堆砌知识点,而是会去思考每个选项的设计如何最大限度地捕获学生思维的盲区和误区,这极大地提升了我作为评估者的专业性。
评分这本书的装帧设计实在让人眼前一亮,封面那种深邃的藏蓝色调配上简洁的白色字体,透露出一种专业而沉稳的气息。初次翻开时,那种纸张特有的微哑光质感和淡淡的油墨香气,瞬间将我带入了一种专注的学习氛围。我特别欣赏作者在版式布局上的用心,无论是文字的行距、字号的选择,还是图表和示例的穿插位置,都处理得恰到好处,使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳。它不像某些学术书籍那样堆砌文字,而是像一本精心策划的指南,每一步骤的呈现都清晰可见,让人感觉作者真的非常理解读者的需求——我们需要的不是晦涩的理论,而是清晰的操作指南。尤其值得称赞的是,书中引用的那些案例插图和流程图,虽然简单,但逻辑性极强,仿佛是为复杂的测试开发过程量身定制的视觉地图。这种对细节的关注,体现了作者对“开发”这一主题的深刻理解,你知道,一个好的产品,无论内容多硬核,其呈现方式都至关重要,而这本书在“呈现”这方面,无疑是做到了教科书级别的示范。
评分让我惊讶的是,这本书在探讨传统选择题优点的同时,也毫不避讳地指出了其局限性,并且提供了非常具有前瞻性的解决方案。比如,在讨论多重选择题(MCQs)容易被猜测和死记硬背技巧规避的风险时,作者没有简单地建议放弃,而是详细阐述了如何设计“多重正确答案”或“情境依赖型”的题目结构来对抗这些弱点。这体现了一种非常成熟的学术态度——不盲从主流,敢于批判,并提供建设性的替代路径。对我来说,这就像是给一个用了几十年的工具箱增加了一个全新的、高精度的配件。它不仅教会了我如何更好地使用现有的工具,还启发我去思考,在未来的教育技术和人工智能评估的背景下,我们应该如何进化我们的测试工具,保持评估的有效性和公平性。
评分作为一名长期从事成人培训和职业认证的管理者,我一直对“信度和效度”这两个词感到既熟悉又陌生。它们听起来像是统计学家的专利,但实际上,它们是衡量我们所有评估工作是否“靠谱”的基石。这本书最让我感到实用价值爆棚的地方,就在于它将这些抽象的统计概念,通过极其接地气的语言和情境引入,进行了彻底的解构和重塑。例如,关于项目分析(Item Analysis)的章节,作者没有仅仅停留在计算P值和R值上,而是详细说明了如何根据分析结果来判断某个选项是否是“陷阱”选项,而不是简单的“干扰项”。更进一步,它还探讨了如何在不同的测试场景下(比如高风险的资格考试和低风险的形成性评估)动态调整对信度系数的要求。这种对理论与实践之间鸿沟的弥合,是很多理论书籍望尘莫及的。
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