【作 者】：
牟智佳， 李雨婷， 彭晓玲
【关 键 词 】：
测评数据； 个性化评价； 教学目标分类； Q矩阵理论； 知识点掌握
【栏 目】：
学习分析与测评
【中文摘要】：
大量的测评练习是基础教育中开展学习测评的一种常态化评价活动，学习者由此产生的各类测评数据为分析其知识掌握水平和目标达成情况提供了数据基础。首先，对个性化评价以及教育测量理论进行了分析，将研究问题与理论的优劣进行耦合，确定以布鲁姆教学目标分类学和Q矩阵理论为理论支撑，以属性掌握概率方法为算法实现支撑，结合教育评价的实施过程构建了基于学习测评数据的个性化评价模型。该模型包括教学目标达成情况、知识点掌握程度两个维度以及知识点掌握度、学习风险问题点、学习目标达成度、课程成绩四个方面。其次，以江苏某高中高一50名学生的学习测评数据对个性化评价模型进行了数据检验，测评数据包含关于《解三角形》和《数列》的六个知识点。最后，在模型构建的基础上设计了个性化评价工具原型，并进行了UAT测试。研究结果表明：所构建的模型能够对学习者的学习结果进行个性化评价，帮助学生及时进行具有针对性的补救；相较于认知水平，教师更加关注学生的知识点掌握程度，其中，学习风险问题点是师生最关心的个性化评价数据；学生的认知水平和知识点的掌握程度正相关，表明测评数据是学生对知识点内化的外显形式；工具原型在不同维度上的UAT测试平均评价得分为8.834，表明该工具整体接受度较高，可用性较好，为后期工具的技术实现奠定了基础。
【英文摘要】：
A large number of evaluation exercises are a kind of normal evaluation activities in basic education. The various evaluation data generated by learners provide a data basis for analyzing their level of knowledge acquisition and achievement of goals. Firstly, the paper analyzes the personalized evaluation and the theory of educational measurement, and couples the research problems with the advantages and disadvantages of theories. Then, a personalized evaluation model based on learning evaluation data is established, which is supported by Bloom's teaching target taxonomy and Q matrix theory, and attribute mastery probability method as well. The model includes two dimensions of the achievement of teaching objectives, the degree of knowledge point mastery, and four aspects of knowledge points, learning risk points, the achievement of learning goals, and course achievements. Secondly, the personalized evaluation model is tested with the learning evaluation data of 50 students in a senior high school in Jiangsu province.