第六章 總結
6.2 研究建議
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方便使用者計算題組型試題的「子題鑑別度」、「題組鑑別度」及「子題淨 鑑別度」，其中，獨立型試題可視為只有 1 個子題的題組。
4. 本研究的相關係數模式下，適用的試題類型範圍廣泛，包含獨立型以及題組 型試題，同時也包含作答情形屬於二分變項與非二分變項的試題。
6.2 研究建議
本文研究過程雖力求嚴謹，但仍有不盡周詳之處，且研究過程發現仍有少數 限制與問題不易突破，以下將研究限制加以說明，並對未來相關研究提出建議。
一、研究限制：
1. 由於以相關係數定義試題鑑別度在使用時有樣本數量的限制，若樣本數量太 少，即使求得的相關係數值再高，參考價值亦有限，因此使用時須特別留意。
2. 對於異常樣本計算相關係數鑑別度的參考價值有限，因此使用時須特別留意。
3. 由於資料蒐集不易，因此本研究的實例分析使用的樣本為區域型樣本，造成 樣本的代表性有欠充分，可能會影響本研究結果的類推範圍。
4. 由於題組試題在不同領域的命題方式有所差異，可能會出現同一題組內的各 子題皆與題組文章有關聯但子題間彼此獨立的情形，即不符合本研究的基本 假設，因此使用時須留意。
二、未來研究：
1. 當題組為二分變項試題時，即迴歸模型的應變項只有兩個值，可考慮採用羅 吉斯迴歸模型來探討子題淨得分與淨鑑別度，以作為未來研究參考。
2. 同一題組內各子題的相關程度與排序，雖然不影響題組鑑別度，但各子題淨 鑑別度會受影響，本文中可以比較子題鑑別度與子題淨鑑別度之差異作為判 準；但是否有其他更適切的方法探求各子題之間的相關程度及排序問題，也 是未來值得研究的方向。
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參考文獻
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附錄一 鑑別度程式及其使用說明
本程式以Matlab 軟體撰寫，並編譯成 C 語言，如此可方便沒有安裝 Matlab 軟體的使用者亦可使用。程式可計算「各子題鑑別度」、「各題組鑑別度」、「各 子題淨鑑別度」，其中，獨立型試題可視為只有1 個子題的題組。本程式 testlet.exe 可至國立政治大學應用數學系http://www.math.nccu.edu.tw/網站下載，在執行程 式前需先至http://www.sust-chem.ethz.ch/tools/kinone網站下載MCRInstaller.zip，
安裝完畢後即可開始使用。接下來以本文第四章例4 為例，說明其操作步驟。
【步驟一】
開啟testlet.exe，將出現以下畫面。(第一次開啟程式需較長時間，請耐心等候) 附圖一 程式操作步驟一畫面
【步驟二】
依序輸入各題組的子題數，如例4 有三則題組，各題組依序有 1,2,3 個子題，則 輸入[1,2,3]，輸入完畢後按下 Enter，將出現以下畫面。
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附圖二 程式操作步驟二畫面
【步驟三】
請事先將作答資料以二分變項呈現，即答對以1 表示，答錯以 0 表示，其中，列 (row)為受試者，行(column)為各子題，不需標題列及標題欄，輸入完畢後存成 Excel 檔，此 Excel 檔必須和 testlet.exe 放在同一個資料夾。如例 4 的三則題組共 6 個子題，計有 12 名學生的作答資料，存檔為 example4.xls。
附圖三 程式操作步驟三畫面
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【步驟四】
在鑑別度程式的畫面中輸入example4.xls，並按下 Enter，將出現「各子題鑑別 度」、「各題組鑑別度」及「各子題淨鑑別度」計算結果畫面如下。如需將鑑別 度值擷取出來，則以滑鼠點選程式視窗左上角小圖示→編輯→全選，待視窗畫面 反白後，再點選程式視窗左上角小圖示→編輯→複製，即可將視窗內所有資料複 製到其他文件上。
附圖四 程式操作步驟四畫面
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故 Y 對(IP x1) p的迴歸平方和為：
2 2
2 2 2
1 Yˆ Y P Y Y P Y
因此，由(＊)和(＊＊)得知：
2 2
=
=
1
= p
Y Y P Y
Y Y x
淨鑑別度的平方 與殘差之相關係數的平方
增加 後，迴歸平方和增加的百分比