【摘 要】
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本研究的目的是描述一个用于测量写作能力的多面Rasch(FACETS)模型。该FACETS模型是Rasch测量模型的多元变量拓展,它可为写作测评中的校标评分员和写作题目提供框架。本文展
【机 构】
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美国艾莫瑞大学教育研究系,厦门大学教育研究院考试研究中心
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本研究的目的是描述一个用于测量写作能力的多面Rasch(FACETS)模型。该FACETS模型是Rasch测量模型的多元变量拓展,它可为写作测评中的校标评分员和写作题目提供框架。本文展示了如何应用FACETS模型解决大型写作测评中遇到的测量问题。参加全州写作考试的1000个随机抽取的学生样本被用来显示该FACETS模型。数据表明即使经过强化训练,评分员的严格度有显著区别。同时,本研究还发现,写作题目难度的区分,虽然微小,却具有统计意义上的显著性。该FACETS模型为解决以作文测评写作能力的大型考试遇到的测
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