摘 要：在學(xué)科教學(xué)中，發(fā)展學(xué)生的學(xué)科能力是一項(xiàng)重要的目標(biāo)，因此，有必要開發(fā)測試工具檢測學(xué)生的學(xué)科能力。本研究結(jié)合心理學(xué)理論和語文學(xué)科特色，對語文學(xué)科能力進(jìn)行了基于學(xué)習(xí)理解、實(shí)踐應(yīng)用和創(chuàng)造遷移三個(gè)能力層級的劃分和描述，以北京市10所中學(xué)1679個(gè)樣本進(jìn)行測試，基于Rasch模型，著重探討根據(jù)學(xué)生能力表現(xiàn)對測試工具進(jìn)行檢測與評估。

關(guān)鍵詞：Rasch模型 語文學(xué)科能力 測試工具 評估

中學(xué)生學(xué)科能力表現(xiàn)及其標(biāo)準(zhǔn)的研究，一直是我國課程教學(xué)改革研究的薄弱問題，到底什么樣的測試工具能夠檢測出學(xué)生的學(xué)科能力是一直被探討的問題。知網(wǎng)中收錄的這一領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文共12篇，我國關(guān)于這一問題最早的討論開始于2008年，2008年3月上海師范大學(xué)張明選教授借鑒美國的《學(xué)科能力表現(xiàn)說明》來觀照我國的學(xué)科課程標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)。

關(guān)于rasch模型方面的學(xué)術(shù)論文共有158篇，其中涉及到運(yùn)用rasch模型進(jìn)行語文測量方面的學(xué)術(shù)論文共有五篇，其中有四篇是運(yùn)用rasch模型在作文測量中的應(yīng)用，有1篇是運(yùn)用rasch模型在閱讀方面的應(yīng)用。對于運(yùn)用rasch模型進(jìn)行語文學(xué)科能力測試方面的研究暫時(shí)空白。

《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010- 2020年）》提出了“堅(jiān)持能力為重”的指導(dǎo)思想。在學(xué)科教學(xué)中，發(fā)展學(xué)生的學(xué)科能力是一項(xiàng)重要的目標(biāo)，因此，有必要開發(fā)測試工具檢測學(xué)生的學(xué)科能力。

語文學(xué)科能力是基于語文核心知識認(rèn)識語文研究對象的能力以及基于核心知識分析和解決語文問題的能力。學(xué)科能力測試？2？主要采用中學(xué)生樣本。根據(jù)語文學(xué)科本體的研究對象和中學(xué)語文課程內(nèi)容編排，將語文核心知識分為三個(gè)內(nèi)容領(lǐng)域：文化底蘊(yùn)、閱讀方法和表達(dá)策略。對于每個(gè)內(nèi)容領(lǐng)域的學(xué)科能力，以學(xué)習(xí)理解（A）、實(shí)踐應(yīng)用（B）、創(chuàng)造遷移（C）作為三個(gè)水平層級，每個(gè)層級進(jìn)一步拆分為4-5個(gè)子維度，分別是：A1觀察注意、A2 記憶、A3 信息提取、A4 分析概括、A5領(lǐng)會理解；B1應(yīng)用交際、B2解釋推斷、B3 解決問題、B4策略形成；C1發(fā)散創(chuàng)新、C2批判賞析、C3內(nèi)化完善。除此之外，每一能力層級下還有具體的能力描述，在此就不一一說明了。

本次語文學(xué)科能力測試一共有18個(gè)試題（文化底蘊(yùn)4題，閱讀方法11題，寫作策略3題）。

樣本

本次測試的學(xué)生來自北京市10所中學(xué)，三個(gè)年級，四類學(xué)校，共收回1679份有效試卷。

分析

本研究采用Winsteps（Linacre，2003）和ConQuest（Wu， Adam Wilson，2007）軟件分別進(jìn)行單維及多維的基于Rasch模型的數(shù)據(jù)分析。

Rasch模型簡介

Rasch 模型是丹麥數(shù)學(xué)家Georg Rasch（1960）提出的測驗(yàn)分析方法模型，是能同時(shí)估計(jì)項(xiàng)目難度和個(gè)體能力的一種概率模型，目的是分析測試分?jǐn)?shù)之間的差異。Rasch 有四個(gè)最基本的假設(shè)：a 每個(gè)個(gè)體有其特定的能力；b 每個(gè)項(xiàng)目有一個(gè)難度；c 每個(gè)項(xiàng)目的難度可以呈現(xiàn)在同一標(biāo)度上；d 可以計(jì)算任何特定觀察分?jǐn)?shù)反應(yīng)概率數(shù)目之間的差異？？？。

測試工具評估分析

一、試題的信度和匹配度

（1）信度

信度（RELIABILITY）主要是指測量結(jié)果的可靠性、一致性和穩(wěn)定性，即測驗(yàn)結(jié)果是否反映了被測者的穩(wěn)定的、一貫性的真實(shí)特征。利用Winsteps軟件單維rasch模型檢驗(yàn)測試工具總體信度。利用ConQues軟件多維Rasch模型模型試題信度。

第一種按學(xué)習(xí)理解能力-應(yīng)用實(shí)踐能力-遷移創(chuàng)新能力劃分為3個(gè)維度，第二種按文化底蘊(yùn)-閱讀方法-表達(dá)策略劃分為3個(gè)維度。試題的總體信度為1.00，能力多維中，A、B、C三大能力試題信度分別是0.605、0.824和0.563；文化底蘊(yùn)、閱讀方法、表達(dá)策略三大內(nèi)容主題試題信度分別是0.795、0.843和0.87?？傮w符合測量學(xué)0.75-1.35的標(biāo)準(zhǔn)。

（2）試題與模型匹配度（MNSQ）

利用單維Rasch模型所得各題MNSQ（WEIGHTED FIT）值95%的試題指標(biāo)值在0.7-1.3之間，符合要求。

所有試題經(jīng)過單維Rasch模型和多維Rasch模型檢驗(yàn)。經(jīng)單維Rasch模型檢驗(yàn)，98.4%的試題MNSQ值在0.7-1.3之間；經(jīng)多維Rasch模型檢驗(yàn)，學(xué)習(xí)理解-應(yīng)用實(shí)踐-遷移創(chuàng)新多維檢驗(yàn)94%的試題MNSQ值在0.7-1.3之間，各知識主題多維檢驗(yàn)100%的試題MNSQ值在0.7-1.3之間，基本符合要求。

（3）試題難度和學(xué)生能力分布（distribution）

關(guān)于各維度的學(xué)生能力（圖2），維度1（文化底蘊(yùn)）的學(xué)生能力平均值為-0.743；維度2（閱讀方法）的學(xué)生能力平均值為-0.818；維度3（表達(dá)策略）的學(xué)生能力平均值為-0.48。三者比較來看，學(xué)生在表達(dá)策略上的表現(xiàn)好于其他兩大內(nèi)容主題，學(xué)生在閱讀方法中的表現(xiàn)相對較弱。

根據(jù)單維懷特圖結(jié)果可知，試題和學(xué)生能力的分布形態(tài)，都近似于正態(tài)分布。同時(shí)，學(xué)生的能力分布長度稍微短于試題難度分布長度，可以看出試題的難度稍微高于學(xué)生的能力水平，究其原因，首先因?yàn)楸敬螠y試的試題形式較新穎，如對優(yōu)秀詩文的考查主要選擇理解性默寫，取代過去的給上句寫下句，更加看重中學(xué)生的積累程度；其次，平日的考試注重對學(xué)生知識的考查，本次以能力作為主要的考查對象，教師和學(xué)生都需要不斷地適應(yīng)這種未來評價(jià)的趨勢。

再看各維度題目難度和學(xué)生能力分布，根據(jù)結(jié)果顯示，閱讀方法（維度2）中個(gè)別題目的難度較大，在本次測試中并沒有與這些題目難度相當(dāng)能力的學(xué)生，三個(gè)維度的題目難度都具有一定的跨度，在中部區(qū)域分布最多，其中文化底蘊(yùn)的題目跨度最大，具有難度最高的題目和難度最低的題目。文化底蘊(yùn)包括優(yōu)秀詩文和經(jīng)典名著，正所謂“厚積而薄發(fā)，博觀而約取”，豐厚的文化底蘊(yùn)需要長久的積累，大量的閱讀中外優(yōu)秀經(jīng)典，尤其是背誦中華優(yōu)秀經(jīng)典，對于一個(gè)孩子的成長有著不可替代的作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]Trevor G. Bond， ChristineM. Fox. Applying the Rasch Model： Fundamental Measurement in the Human Sciences[M]. LawrenceErlbaum Associates， 2007. 26.

課題信息：本研究對語文學(xué)科能力的界定和測試來源于北京師范大學(xué)王磊教授帶領(lǐng)北師大學(xué)科課程與教學(xué)論研究團(tuán)隊(duì)申請獲批的國家社會科學(xué)基金“十二五”規(guī)劃2011年度教育學(xué)重點(diǎn)課題“中小學(xué)生學(xué)科能力表現(xiàn)研究”（課題批準(zhǔn)號：AHA110005）