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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:曾保閔
研究生(外文):Tseng Pao-Min
論文名稱:電腦化選擇題與建構反應題於認知診斷成效之比較-以國小「分數加減」單元為例
論文名稱(外文):Computerized multiple-choice and constructed response items the effectiveness of cognitive diagnosis- Elementary fraction addition and subtraction unit
指導教授:郭伯臣郭伯臣引用關係
指導教授(外文):Kuo Bor-Chen
口試委員:蘇木春施淑娟吳慧珉
口試委員(外文):Su Mu-ChunShih Shu-ChuanWu Huey-Min
口試日期:2012-06-26
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺中教育大學
系所名稱:教育測驗統計研究所
學門:教育學門
學類:教育測驗評量學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:85
中文關鍵詞:電腦化建構反應題認知概念錯誤類型DINA模式DINO模式
外文關鍵詞:computer constructed-response questionscognitive conceptwrong answer typeDINA modelDINO model
相關次數:
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摘要
認知診斷測驗在教學現場是很必要的,而施測出來的結果是否為學生真正的能力更是重要,目前大部份的電腦診斷評量大多以選擇題為主,但選擇題常因學生可以猜測而影響施測的準確性。本研究以「分數加減」單元,設計出二份試卷,一份全部都是選擇題型和一份全部都是建構反應題型;並開發建構反應題型自動化分析機制,自動分析受測的結果,以減輕教師的閱卷負擔。以DINA模式及DINO模式進行測驗資料分析,改善選擇題題型易受猜測及粗心因素影響的缺點,提高認知概念與錯誤類型估計之精確性。研究再透過不同的組卷方式,將5題建構反應題分別以:上位概念、下位概念、單題最多概念、單題最少概念、單題最多錯誤類型及單題最少錯誤類型六種方式,將選擇題型置換為建構反應題,藉以提高診斷分析正確率,最後的目的是要組出一份能兼具施測精確度與時間效能的最佳組卷。
本研究之研究發現:
1. 本研究編製之建構反應題與診斷模式測驗時,呈現樣本中具有異於選擇題之錯誤類型,顯示此診斷測驗能診斷出學生多元的能力。
2. 本研究研發之建構反應題自動化分析模型診斷錯誤類型正確率平均可達92.53%,顯示本測驗診斷模式成效優異。
3. 本研究使用DINA模式與DINO模式進行估計,能有效提升電腦診斷的準確度。
4. 不同的組卷方式以組卷五的組卷效果最佳,準確率可由77.39% 進步到81.36%.。

ABSTRACT
Cognitive diagnostic testing is very important at a teaching scene. And whether testing results can represent students’ true abilities is even more important. Currently, most computer diagnostic tests are composed of mainly multiple-choice questions. However, students may guess correct answers, influencing accuracy of tests. This study designed two test papers with the “score adding and subtracting” section. One test paper contains all multiple-choice questions and the other contains constructed-response questions. Also an automatic analysis mechanism for constructed-response questions was developed to automatically analyzing testing results to reduce teachers’ burdens of reading and correcting students’ test papers. The DINA and DINO models were applied to perform analyses on the data from testing. Some improvement was made regarding the issue of influences of guessing and carelessness of multiple-choice questions. And the accuracy of cognitive concept and error type estimations was increased. Then through different test paper generation methods, the 5 constructed-response questions were categorized into 6 methods, including superordinate concept, subordinate concept, most single item concept, least single item concept, most wrong answers for a single item, and least wrong answers for a single item. The multiple-choice questions were transformed into constructed-response questions in order to improve analysis accuracy. The final goal was to create a best test paper with accuracy and time efficiency.
The research findings include:
1. When the study designed the constructed-response questions and the diagnostic model testing, it was found that there was a wrong answer type different from multiple-choice questions in the sample, meaning this diagnostic testing could diagnose students’ diversified abilities.
2. The accuracy of the constructed-response question automatic analysis model developed by this study to diagnose wrong answer types was averagely 92.53%, meaning the performance of this testing diagnostic model was outstanding.
3. This study applied the DINA and DINO models to perform estimation and was able to efficiently increase the accuracy of computer diagnoses.
4. The test paper with the best performance was test paper #5. The accuracy was improved from 77.39% to 81.36%.

目錄
摘要 I
ABSTRACT II
目錄 IV
表目錄 VII
圖目錄 VIII
第一章緒論 1
第一節研究動機 1
第二節研究目的 2
第三節待答問題 3
第四節名詞釋義 3
第二章文獻探討 5
第一節「分數加減」教材分析 5
第二節國內外分數診斷與學習系統現況 8
第三節電腦化診斷測驗 15
第四節認知診斷模型 15
第三章研究方法 19
第一節研究流程 19
第二節「分數加減」單元建構反應題之系統介面 20
第三節資料庫記錄與說明 29
第四節研究對象 30
第五節研究工具 30
第四章研究結果 33
第一節建構題自動化分析程式機制 33
第二節認知診斷模式成效評估 39
第五章結論與建議 47
第一節結論 47
第二節建議 47
參考文獻 49
附錄一建構反應題1~9題解題策略分析 53
附錄二選擇題題目 1~10題 78
附錄三建構題題目 1~10題 82


表目錄
表2-1 「分數加減」單元的能力指標 5
表2-2 相關研究錯誤類型整理 6
表 3-1「分數加減」認知概念一覽表 21
表 3-2 「分數加減」錯誤類型一覽表 22
表 3-3命題卡範例 23
表 3-4「分數加減」單元認知概念與選擇題試題Q矩陣 25
表 3-5「分數加減」單元錯誤類型與選擇題試題Q矩陣 25
表 3-6「分數加減」單元認知概念與建構反應題試題Q矩陣 26
表 3-7「分數加減」單元錯誤類型與建構反應題試題Q矩陣 26
表 3-8 試題的通過率及鑑別度 2631
表 4-1第10題全部學生解題錯誤類型數量統計表 36
表 4-2「分數加減」建構反應題型錯誤類型及人數統計表 37
表 4-3建構反應題型錯誤類型分析診斷正確率 38
表 4-4六種不同的組卷方式 41
表 4-5 認知概念診斷的分類正確率 42
表 4-6錯誤類型診斷的分類正確率 44
表 4-7 不同組卷方式之認知概念與錯誤類型診斷的分類正確率 45


中文文獻
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台中縣清水國小分數學習網站(民101年4月25日)。取自:http://www.cses.tcc.edu.tw/~flash/。
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郭伯臣(2005)。電腦化適性診斷測驗之研究(III)。行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告(NSC-93-2521-S-142-004)。
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英文文獻
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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