【摘 要】
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大数据时代已到来，大数据将会对社会各个领域产生深刻影响。就学业评价领域而言，教育大数据分析技术与现代教育测量统计分析技术两者在应用上有交集，也有互补性。教育大数据分析技术突破了真分数理论与项目反应理论的局限，为学业评价实践的发展，提供了更广阔的拓展空间。教育数据挖掘与学习分析技术已渗透到教育实践中，在“互联网+”的驱动下恰似“小荷才露尖尖角”，冲破现代教育测量理论的篱笆，已然对学业测量统计分析提出
【机 构】
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北京航空航天大学 北京教育考试院科研处
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大数据时代已到来，大数据将会对社会各个领域产生深刻影响。就学业评价领域而言，教育大数据分析技术与现代教育测量统计分析技术两者在应用上有交集，也有互补性。教育大数据分析技术突破了真分数理论与项目反应理论的局限，为学业评价实践的发展，提供了更广阔的拓展空间。教育数据挖掘与学习分析技术已渗透到教育实践中，在“互联网+”的驱动下恰似“小荷才露尖尖角”，冲破现代教育测量理论的篱笆，已然对学业测量统计分析提出了挑战。“数据驱动学校，分析变革教育”已成趋势。教育大数据应用，必将引领中小学学业考试分析与学生性格、兴趣、能力、学习风格等个性特征分析进行整合，针对学生学习进程、学习效果、学习效率之间关联性的学习综合诊断实践将被启动，学业分析诊断基础上延伸衔接学习资源推送、学习策略改进以及改进监测，将形成学业综合分析评价体系并渗透到学习的全过程，促进实现个性化学习与自组织学习。
其他文献
阅读是个体从文字符号获得意义的过程,是学习者获取信息和更新知识的重要途径之一,提升学生的阅读理解能力对学生的学业成功与个人发展有重要意义。目前,研究者们在探讨有关阅读的认知加工过程以及影响阅读素养的因素的同时,也在努力开发阅读理解能力的测量工具,其中,以经济合作与发展组织(Organization for Economic Co-operation and Development,OECD)发起的
近些年来，“教育与性别”成为学术界比较关注的一个热门话题.阅读素养是一项基本的技能，是一个动态的概念，它随着社会和文化的发展变化而变化.阅读素养对于中学生的学业成绩非常重要.20世纪以来，在教育领域，女生的学习成绩不良一直备受关注.近来的研究则开始关注男生的阅读成绩.2009年的PISA阅读测试中，女生的成绩普遍比男生好.因此，本研究针对男女生阅读习惯的差异，从性别差异角度出发，进行详细的分析和探
阅读是获得知识和信息的有效途径，而在学校环境中，教师对学生的阅读能力有重要的影响。教师对学生阅读能力的影响一方面直接通过知识的教学提高学生的阅读能力，另一方面还通过各种中介变量，如激发学生的阅读投入、培养学生学习策略等，进而影响阅读素养。以往研究都证明了教师对学生的阅读能力有显著影响，学生的阅读投入、学习策略都会对阅读能力产生影响，但是很少有研究将这四者联系起来。
阅读素养(reading literacy)对学生的学业成功与个人发展有重要意义,诸多结合语言学和心理测量学的理论与技术开发的阅读素养测量工具为我们进一步深入研究阅读素养提供了便利,其中,“国际学生评估计划”(Programme for International Student Assessment, PISA)参与者众多,备受理论研究界和教育实践界关注。本研究拟利用PISA的数据使用阶层线性模
随着教育和考试制度的改革,建构反应题的使用日趋频繁,由此,有关评分者效应的研究也逐渐引起热议。对于一些评分耗时较长的大型测验来说,时间因素俨然成了影响评分精确性的重要因素。本研究旨在基于前人的研究基础之上,将康春花,孙小坚和曾平飞(2016)提出的的等级反应多水平多侧面模型重新构建成可用于检测评分者漂移效应的等级反应多水平评分者漂移模型(GR-MLDM),并通过模拟研究分别对评分者固定效应和随机效
在心理与教育研究领域，问卷调查是一种重要的研究手段，在问卷调查过程中，时常会产生缺失数据.不恰当的缺失数据处理方法会降低研究的信效度和统计检验力，因此有必要采取合适的方法对这些缺失数据进行处理.Rubin根据缺失数据产生的原因不同将缺失数据分为：完全随机缺失数据(MCAR)、随机缺失数据(MAR)、非随机缺失数据(MNAR).其中随机缺失数据是某一变量数据的缺失与其它变量的取值有关.本文要研究的缺
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