英语口语行为测试中评卷员严厉度变化的多侧面Rasch模型研究

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语言的行为测试衡量了受试者完成与实际生活息息相关的语言任务的能力。因此行为测试的分数能够提供有关受试者语言实际运用能力的精确、有效的信息。但是行为测试一个很大的不足就是其仍然是人工评卷。在评卷的过程中,由于评卷员的因素而产生的评卷误差是在所难免的。而这些误差会对受试者的分数产生很大的影响,如果是在高风险考试中,甚至会对受试者的命运产生影响。因此,控制评卷员因素对于行为测试分数效度的影响是非常必要的。本文基于中国某省的一次高考英语口语测试来研究评卷员严厉度的变化以及其它主要的评卷员效应。采用FACETS软件分析了15个评卷员共360份试卷。研究发现评卷员之间的严厉度是不同的,并且评卷员的严厉度随着时间的变化而变化,但是严厉度的变化在可接受的范围内。只有第9和第10个评卷员的严厉度的变化幅度较大。大部分的评卷员评卷都有较好的内部一致性,但是评卷员10和15在使用评分标准时,内部一致性较差。总体上来说,评卷员有集中趋势,表现为在评语言和流畅度两个特征时,过分使用某个评分区间。另外,评卷员3,5,10和13表现出了晕轮效应。但是,总体上来说,评卷员并不存在晕轮效应。根据拟合度值来判断,在15个评卷员中,有6位评卷员的评分中出现了Rasch模型预料之外的评分。考试管理者应该进一步跟踪检查这些模型预料之外的评分,找出问题所在,以便重新培训评卷员,或及时替换不合格的评卷员,或者修正评分标准。研究表明FACETS软件在研究评卷员表现方面非常有用。FACETS软件所产生的结果可以为考试的管理方所用,锁定各个评卷员,以提高评卷员评分的精确性,将评卷员因素对于受试者分数的影响降低到最低的水平。
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