臺灣博碩士論文加值系統

摘要
本研究旨在針對「107學年度高級職業學校工科數學第三次模擬測驗」進行測驗分析、試題分析以及分析受試學生在本次測驗的答題情形。希望能藉本研究找出受試學生的學習困難，精進研究者日後編製試題的能力，並提供教師教學建議，以及相關研究人員之參考。
正式進行「107學年度高級職業學校工科數學第三次模擬測驗」之試題分析時，係以新北某市立高級職業學校工科，共467位三年級學生為受試樣本。茲將研究結果摘述如下：
一、由審題問卷結果、雙向細目表來看，本測驗具有不錯的內容效度。
二、以古典測驗理論分析，多數試題屬於難易適中的試題。
三、以內部一致性分析法，求出試題的鑑別度平均值為0.3975，多數試題屬鑑別度優良的試題。
四、以TestGraf98繪圖出選項特徵曲線可知，多數試題之選項具有良好的誘答力。
五、以BILOG-MG 3.0軟體分析試題特徵曲線，研究相關數據指標，多數為難易適中且具鑑別度之試題。

目 次
第一章 緒論

第一節 研究背景與動機……………………………………………………………………… 1
第二節 研究目的與待答問題………………………………………………………………… 3
第三節 名詞釋義……………………………………………………………………………… 3
第四節 研究範圍與限制……………………………………………………………………… 4

第二章 文獻探討

第一節 測驗理論……………………………………………………………………………… 5
第二節 試題分析與測驗分析………………………………………………………………… 22

第三章 研究設計與實施

第一節 研究架構……………………………………………………………………………… 43
第二節 研究對象……………………………………………………………………………… 43
第三節 研究方法……………………………………………………………………………… 44
第四節 研究工具……………………………………………………………………………… 44
第五節 資料處理與分析……………………………………………………………………… 44
第六節 研究程序……………………………………………………………………………… 45

第四章 研究結果與分析

第一節 測驗分析……………………………………………………………………………… 47
第二節 試題分析……………………………………………………………………………… 48

第五章 結論與建議

第一節 研究結論………………………………………………………………………………107
第二節 研究建議………………………………………………………………………………108

參考文獻
中文部分…………………………………………………………………………………………111
英文部分…………………………………………………………………………………………112

附錄一 試題…………………………………………………………………………………115
附錄二 試題檢核表…………………………………………………………………………118


表 目 次
表2-1 難度等級評定表…………………………………………………………………………24
表2-2 鑑別度等級評定表………………………………………………………………………27
表2-3 各種信度係數及其誤差來源表…………………………………………………………37
表2-4 信度參考指標表…………………………………………………………………………38
表4-1 雙向細目表………………………………………………………………………………47
表4-2 各試題之難度與鑑別度一覽表…………………………………………………………49
表4-3 題目01試題綜合分析表……………………………………………………………… 49
表4-4 題目02試題綜合分析表……………………………………………………………… 52
表4-5 題目03試題綜合分析表……………………………………………………………… 54
表4-6 題目04試題綜合分析表……………………………………………………………… 56
表4-7 題目05試題綜合分析表……………………………………………………………… 58
表4-8 題目06試題綜合分析表……………………………………………………………… 60
表4-9 題目07試題綜合分析表……………………………………………………………… 62
表4-10題目08試題綜合分析表……………………………………………………………… 65
表4-11題目09試題綜合分析表……………………………………………………………… 67
表4-12題目10試題綜合分析表……………………………………………………………… 69
表4-13題目11試題綜合分析表……………………………………………………………… 71
表4-14題目12試題綜合分析表……………………………………………………………… 74
表4-15題目13試題綜合分析表……………………………………………………………… 76
表4-16題目14試題綜合分析表……………………………………………………………… 78
表4-17題目15試題綜合分析表……………………………………………………………… 80
表4-18題目16試題綜合分析表……………………………………………………………… 83
表4-19題目17試題綜合分析表……………………………………………………………… 85
表4-20題目18試題綜合分析表……………………………………………………………… 87
表4-21題目19試題綜合分析表……………………………………………………………… 89
表4-22題目20試題綜合分析表……………………………………………………………… 92
表4-23題目21試題綜合分析表……………………………………………………………… 94
表4-24題目22試題綜合分析表……………………………………………………………… 96
表4-25題目23試題綜合分析表……………………………………………………………… 98
表4-26題目24試題綜合分析表………………………………………………………………101
表4-27題目25試題綜合分析表………………………………………………………………103


圖 目 次
圖2-1 典型的單參數試題特徵曲線……………………………………………………………11
圖2-2 典型的雙參數試題特徵曲線……………………………………………………………14
圖2-3 典型的三參數試題特徵曲線……………………………………………………………15
圖2-4 選項特徵曲線01 ……………………………………………………………………… 17
圖2-5 選項特徵曲線02 ……………………………………………………………………… 18
圖2-6 選項特徵曲線03 ……………………………………………………………………… 18
圖2-7 選項特徵曲線04 ……………………………………………………………………… 19
圖3-1 研究架構圖………………………………………………………………………………43
圖3-2 研究流程圖………………………………………………………………………………45

參考文獻
一、中文部分
余民寧（2002）。教育測驗與評量－成就測驗與教學評量。台北市：心理。
余民寧（2009）。試題反應理論（IRT）及其應用。台北市：心理。
周文欽、歐滄和、許澤基、盧欽銘、金樹人、范德鑫（1997）。心理與教育測驗。台北市：心理。
吳慧怋（2001）。選項特徵曲線之研究－以核函數之平滑化為估計取向（未出版之碩士論文）。國立台中師範學院，台中市。
郭生玉（2004）。心理與教育測驗。台北市：精華。
陳李綢（1997）。教育測驗與評量。台北市：五南
陳英豪、吳裕益（2001）。測驗與評量。高雄市：復文。
傅粹馨（1998）。影響機差相關係數與α信度係數之因素。教育學刊，14，193-206。
楊志強、楊志堅（2003）。選項特徵曲線在科學教育評量之應用。應用教學科技於科學教育學術研討會，國立嘉義大學。
蔡元忠（2010）。數學科學習成就測驗試題分析與測驗分析之研究（未出版之碩士論文）。國立高雄師範大學，高雄市。
蔡淑君、段曉林（2004）。論科學與數學之統整。科學教育月刊，275，6-19
簡茂發（1993）。測驗的編製。測驗統計年刊，1，13-32。

二、英文部分
Ahmanan, J. S., & Glock, M. D. (1981). Evaluating student progress: Principles of tests and measurement (6th ed.). Boston, MA: Allyn & Bacon.
AERA, APA & NCME. (1999) . Standards for Educational and Psychological Testing (2nd ed.). Washington, DC: American Psychological Association.
Anastasi, A. (1988). Psychological Testing (6th ed.). NY: Macmillan.
Birnbaum, A. (1968). Some latent trait models and their use in inferring an examinee’s ability. In F. M. Lord & M. R. Novick (Eds.), Statistical theories of mental test scores (chapters 17-20, pp. 397-479). Reading, MA: Addirson-Wesley.
Brown, W. (1910).Some experimental results in the correlation of mental abilities.British Journal of Psychology, 3, 296-322.
Chase, C. I. (1978). Measurement for educational evaluation (2nd ed.). Reading, MA: Addison-Wesley.
Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16, 297-334.
Cronbach, L. J. (1990). Essentials of psychological testing (5th ed.). NY: Harper & Row.
Devellis, R. F. (2012). Scale development: theoty and applications (3rd ed.).Los Angeles:SAGE.
Ebel, R. L., & Frisbie, D. A. (1991). Essentials of educational measurement (5th ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Flanagan, J. C. (1937). A proposed procedure for increasing the efficiency of objective tests. Journal of Educational Psychology, 28, 17-21.
Green, B. F., Bock, R. D., Humphreys, L. G., Linn, R. L. & Reckase, M. D. (1984). Technical Guidelines for Assessing Computerized Adaptive Tests. Journal of Educational Measurement, 21, 347-360.
Gronlund, N. E. (1976). Measurement and Evaluation in Teaching(3rd ed.). NY:Macmillan.
Gronlund, N. E. (1993). How to make achievement tests assessments. (5th ed.)Boston: Allyn & Bacon.
Henson, R. K. (2001). Understanding internal consistency reliability estimates: A conceptual primer on coefficient alpha. Measurement and Evaluation in Counseling and Development, 34, 177-189.
Holin, C. L., Lissak, R. I., & Drasgow, F. (1982). Recovery of two- and three-parameter logistic item characteristic curves: A Monte Carlo study. Applied Psychological Measurement, 6, 249-260.
Hopkins, K. D., Stanley, J. C., & Hopkins, B, R. (1990). Educational and psychological measurement and evaluation (7th ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
Kelly, T. L. (1939). The selection of upper and lower groups for the validation of test items. Journal of Educational Psychology, 30, 17-24.
Kuder, G. F., & Richardson, M. W. (1937). The theory of the estimation of reliability. Psychometrika, 2, 121-160.
Lord, F. M. (1952). A theory of test scores. Psychometric Monograph, No. 7.
Lord, F. M. (1974). Estimation of latent ability and item parameters when there are omitted responses. Psychometrika, 39, 247-264.
Lord, F. M. (1980). Applications of item response theorey to pratice testing problems. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
National Assessment of Educational Progress(2011).Mathematics Framework for the 2011 National Assessment of Educational Progress.Retrieved from http:// www.nagb.org/content/nagb/assets/documents/publications/frameworks/math-2011-framework.pdf
Noll, V. H., Scannell, D. P., & Craig, R. C. (1979). Introduction to educational measurement (4th ed.). Boston, MA: Houghton Mifflin.
Norman, E. & Gronlund, N. E.(2006). Assessment of student achievement(8th ed.). Boston: Allyn & Bacon.
Novick, M., & Lewis, G. (1967). Coefficient alpha and the reliability of composite measurements. Psychometrika, 32, 1-13.
Oosterhof, A. (2001). Classroom applications of educational measurement (3rd ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.
Ory, J. C., & Ryan, K. E.(1993). Tips for improving testing and grading. Newbury Park, CA: Sage.
Osterlind, S. J. (1998). Constructing test items: Multiple-choice, constructed-response, performance, and other formats (2nd ed.). Boston: Kluwer Academic Publishers.
Ramsay, J. Q. (1991). Kernel smoothing Approaches to nonparametric item characteristic curve estimation. Psychometrika, 56, 611-630.
Rasch, G. (1980). Probability models for some intelligence and attainment tests. Chicago: The University of Chicago Press (Original edition publised in 1960).
Reckase, M. D.(1979). Unifactor latent trait models applied to multi-factor test: Results and implications.Journal of Educational Statistics, 4,207- 230.
Roid, G. H., & Holadyna, T. M. (1982). A technology for test-item writing. Orlando, FL: Academic Press.
Rulon, P. J. (1939). A simplified procedure for determining the reliability of a test by split halves. Harvard Educational Review, 9, 99-103.
Sato, T. (1969). A method of analyzing data gathered by the Response Analyzer for diagnosis of student performance and the quality of instructional sequence. Proceedings of IECE of Japan annual conference S12-1. (In Japanses)
Sato, T. (1971). Analysis of students’ performance score data. In K. Hirata, & T. Sato (Eds.), Response Analyzer (pp.79-96). Tokyo: Kyoiku-Kogakusha. (In Japanses)
Sato, T. (1975). The construction and interpretation of S-P tables. Tokyo: Meiji Tosho. (In Japanses)
Sato, T. (1980). The S-P chart and the caution index. NEC Educational Information Bulletin, 80-1.
Sato, T. (1985). Introduction to student-problem curve theory analysis and evaluation. Tokyo: Meiji Tosho. (In Japanses)
Spearman, C. (1910). Correlation calculated from faulty data. British Journal of Psychology, 3, 271-295.
Swaminathan, H., & Gifford, J. A. (1983). Estimation of parameters in the three-parameter latent trait model. In D. Weiss (Ed.), New horizons in testing (pp. 13-30). New York: Academic Press.
Weiss, D. J. (Ed.) (1983). New Horizons inTesting: Latent Trait Test Theory and Computerized Adaptive Testing . NY: Academic Press.
Wright, B. D., & Stone, M. H. (1979). Best test design. Chicago: MESA Press.