实践与评估4A pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:翁照谷 编

出品人:

页数:38

译者:

出版时间:

价格:11.00元

装帧:

isbn号码:9787532070541

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• 教育评估
• 教学实践
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• 教学反思
• 教育研究
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• 教育技术
• 行动研究

《教育测量学导论：从理论到实践》 内容概要 《教育测量学导论：从理论到实践》旨在为教育领域的研究者、教师、课程设计者以及教育政策制定者提供一个全面、深入且实用的教育测量学框架。本书系统地阐述了测量在教育决策中的核心地位，并详细介绍了现代测量理论的基石——经典测量理论（CTT）与项目反应理论（IRT）。 本书结构清晰，分为四个主要部分。第一部分聚焦于测量的基本概念与哲学基础，探讨测量的本质、目的以及在教育情境中应用的伦理考量。第二部分深入探讨测量的核心质量标准——信度（Reliability）与效度（Validity），并辅以大量实际案例说明如何运用统计方法评估和提升测量的质量。第三部分是本书的技术核心，详细介绍了构建、实施和分析标准化测验的步骤，包括试题编写的最佳实践、计分方法、测验的常模参照与标准参照解释，以及对特定类型测验（如成就测验、能力倾向测验）的设计要点。第四部分则将理论与前沿实践相结合，讨论了教育数据挖掘、大规模评估的设计与管理、教育技术在测量中的应用，以及测量结果如何有效地反馈到教学改进和政策制定中。 --- 详细章节导览 第一部分：测量学的基石与哲学视角 第1章：教育测量的本质与功能 本章首先界定了教育测量的范畴，将其置于教育评价体系中进行定位。讨论了测量在诊断学习困难、促进学生发展、评估教学有效性以及指导教育资源分配中的关键作用。强调了测量不仅仅是“打分”，而是一个严谨的科学过程。 第2章：测量的基本尺度与理论框架 系统介绍了斯蒂文斯（Stevens）的四种测量尺度（定类、定序、定距、定比）及其对数据分析方法的限制。随后，引入了心理计量学的基本假设，为后续信效度讨论打下基础。本章特别讨论了“构造”（Construct）的界定与操作化过程，例如如何测量“批判性思维”或“学习动机”等不可直接观察的心理特质。 第3章：教育测量的伦理与公平性 聚焦于测量的社会责任。探讨测验偏见（Test Bias）的来源、识别方法与应对策略，特别关注文化差异、社会经济地位（SES）对测验结果的影响。此外，详细讨论了隐私保护、知情同意以及如何确保测验结果被公正、负责任地使用。 第二部分：测量的核心质量指标：信度与效度 第4章：信度的理论基础与估计方法 信度是测量的首要标准。本章详细阐述了信度的概念，即测量的稳定性与一致性。内容涵盖了不同信度估计方法的原理与计算，包括重测信度、复本信度、内部一致性信度（Cronbach's $alpha$ 和 Kuder-Richardson 公式），以及针对特定情境（如评分者信度）的估计技术。 第5章：效度的多面性：从内容到结构 效度是测量的核心。本章将效度分解为几个关键的证据类型：内容效度（Content Validity）、效标关联效度（Criterion-Related Validity，包括同时效度和预测效度）以及构念效度（Construct Validity）。构念效度部分，重点讲解了验证性因子分析（CFA）在支持效度论证中的应用。 第6章：信效度报告与实际应用 本章指导读者如何解读测验手册中报告的信效度数据。引入了标准误差（Standard Error of Measurement, SEM）的概念，并解释了如何使用 SEM 来构建分数置信区间，从而更准确地推断被试的真实水平。 第三部分：测验的设计、实施与计分 第7章：标准化测验的编制流程 本章是实操指南。详细介绍了测验编制的生命周期：从确定测量目标、设计蓝图（Test Blueprint）到试题的初稿撰写。强调了试题编写的清晰性、难度适中性以及区分度的重要性。 第8章：试题分析与项目反应理论（IRT）导论 首先回顾经典测题分析（项目难度、区分度、随机猜测指数）。随后，系统介绍现代项目反应理论（IRT）。重点讲解了单参数模型（Rasch模型）、双参数模型和三参数模型，以及IRT如何在自适应测验（CAT）中实现高效和精确测量。 第9章：常模参照与标准参照的解释框架 本章区分了两种主要的解释方式。常模参照（Norm-Referenced）涉及百分位数、标准分数（Z分数、T分数）的计算与解释；标准参照（Criterion-Referenced）则聚焦于被试是否达到预设的技能水平或表现标准，包括确定“通过分数”的方法。 第10章：教育评估的设计与执行 讨论了不同评估目的下的测验设计，例如形成性评估、总结性评估和诊断性评估的特点。同时，探讨了大规模评估项目（如国家统考）的设计挑战，包括抽样策略、计分质量控制和数据报告。 第四部分：测量的前沿与未来展望 第11章：教育数据挖掘与解释复杂数据 本章探讨了大数据在教育测量中的应用。介绍了多水平模型（HLM）在分析嵌套数据（如学生嵌套在班级、班级嵌套在学校）中的优势，以及如何利用复杂模型来分离教学环境和个体差异的影响。 第12章：计算机化自适应测验（CAT）与技术集成 深入剖析 CAT 的运行机制，包括项目库的构建、项目选择算法（如最大信息量准则）以及 CAT 如何在保证精度的同时缩短测验时间。此外，讨论了移动技术和游戏化评估在提升学生参与度和实时反馈方面的潜力。 第13章：测量结果的反馈与教学改进的闭环 本书的收尾部分强调实践价值。指导读者如何将测验的量化结果转化为具体、可操作的教学干预措施。讨论了如何向不同受众（家长、教师、行政人员）有效沟通测验结果，以促进教育实践的持续改进。 --- 目标读者 本书是为以下人群量身打造的权威参考书： 教育学与心理学研究生： 作为教育测量、心理计量学课程的核心教材。 中小学与高等教育教师： 希望提高自身课堂评估设计、作业批改信效度以及解读标准化考试结果能力的专业人士。 教育科研人员： 需要掌握最新测量模型（如 IRT）和复杂数据分析技术的研究者。 课程与教学论专家： 致力于开发高质量、高信效度教学评估工具的专业人员。 教育行政与政策制定者： 需要理解大规模评估数据背后的统计逻辑，以制定科学、公平教育政策的管理者。 本书以严谨的学术态度，结合丰富的实际案例和图表说明，确保读者不仅能理解理论，更能将其有效应用于当代的教育实践之中。

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我翻阅了这本书的前几章，内容组织得井井有条，逻辑链条非常清晰。作者在引入新概念时，总能非常耐心地从最基础的原理讲起，不会让人在阅读中产生“跳跃感”。尤其是它在处理某些复杂流程时，那种层层递进的讲解方式，极大地降低了我的理解门槛。我感觉作者非常了解初学者的困惑点，总能在关键的转折处埋下伏笔，让你在不知不觉中就掌握了原本看似难以捉摸的知识点。这种教学方法的精妙之处在于，它既保证了学术的严谨性，又兼顾了普及教育的有效性，让人读起来有一种被“温柔引导”的感觉，而不是被“知识洪流”拍打。

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这本书的封面设计倒是挺吸引眼球的，那种深沉的蓝色调配上金色的字体，给人一种稳重又不失活力的感觉。我拿到手的时候，首先被它的装帧质量所吸引，纸张的厚度和触感都相当不错，让人愿意长时间翻阅。不过，内页的排版嘛，稍微有点中规中矩了，那种传统的书籍布局，虽然清晰易读，但缺乏一些现代设计感。我期待的是能在阅读过程中，不仅仅是吸收知识，也能在视觉上得到一些享受，但这本书在这方面似乎做了太多保守的选择。如果能加入一些图表或者设计精良的案例插图，或许能更好地辅助理解那些抽象的理论概念。整体来看，它给我的第一印象是“扎实”，但离“惊艳”还有一段距离。

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这本书的结构安排，尤其是章节之间的过渡，处理得相当流畅自然。我注意到作者似乎花了很多心思去设计“知识的河流”，从第一部分到最后一部分，每一步的推进都似乎是水到渠成，而不是生硬的堆砌。这种精心编排的好处是，读者可以轻松地建立起一个完整的知识体系框架，不会感到零散。它不像某些教材那样，只是简单地把知识点罗列在一起，而是真正做到了将知识融会贯通，形成一个有机的整体。这种系统性的梳理，对于希望构建宏观认知图谱的读者来说，无疑是一大福音，体现了作者深厚的功力和对学科脉络的深刻洞察。

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我对这本书中引用的案例和参考资料的更新程度感到非常满意。在一个快速迭代的领域，一本能够紧跟时代脉搏的著作显得尤为可贵。书中提及的许多最新研究和行业动态，都显示出作者保持着高度的专业敏感度和持续的学习能力。这让我对书中的结论更加信服，因为它不是基于陈旧的理论，而是建立在最新的实践观察之上。唯一美中不足的是，在某些前沿领域，我希望能够看到更深入的探讨，而不是仅仅停留在介绍性的层面。不过，考虑到这本书的定位和篇幅限制，这种平衡是可以理解的，但它确实让我对后续更专业的进阶读物产生了强烈的兴趣。

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说实话，这本书的语言风格对我来说是个挑战。它使用了大量的专业术语和学术化的表达方式，虽然这确保了内容的专业深度，但对于我这种更偏爱口语化、更具现场感的写作风格的读者来说，阅读过程多少有些费力。我常常需要停下来，查阅一些背景资料，才能完全跟上作者的思路。我理解学术著作需要精确，但如果能在不牺牲精确性的前提下，稍微注入一些生动活泼的叙述元素，比如加入一些行业内人士的真实访谈片段或者更具画面感的描述，这本书的吸引力会指数级上升。目前的文字像是一面被打磨得非常光滑的镜子，忠实地反射了知识，却少了那么一丝温度和人情味。

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