結合成就性測驗與診斷性測驗之選題策略之研究 鍾啟文、邱瑞山
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摘 要
過去，成就性測驗和診斷性測驗通常是分開進行的。成就性測驗必須顧及公平原則，每位學生的作答時間以及作答的題目 必須是相同的；而診斷性測驗則是針對個別學生進行測驗，以找出學習的盲點。由於診斷性測驗的適性選題策略，會根據 學生的答題結果來選擇下一個題目，因而每個人作答的題目可能都不太一樣，答題數量也可能不同。因此，適性選題的方 法如應用於成就性測驗，不僅在公平性上有所疑慮，也難以實施於傳統的紙筆測驗。然而，如分別進行成就性測驗和診斷 性測驗，除了加重學生和教師的負擔外，學生是否能自動自發的使用診斷系統來進行測驗，也是值得斟酌。 因此，本研究 希望能結合成就性測驗與診斷性測驗，經由一次施測，除了能評量學生的學習成效外，也能就個別學生答題的結果進行診 斷，找出個別學生的迷失概念（Misconception），以供後續補救的指引。為了能以較少的題數施測，達到評量學習成效與 診斷迷失概念的雙重目的，又兼顧施測的公平性，我們提出貪婪式選題法（Greedy Item-Selecting Algorithm, GISA）。實驗 顯示，我們的方法以較少的題目施測所得的成績，相當接近於完整施測所得的成績；同時，選擇的題目也能用於診斷大多 數的概念。如此可有效節省施測所需的時間和人力。
關鍵詞 : 選題策略;迷失概念;概念診斷
目錄
封面內頁 簽名頁 授權書 iii 中文摘要 iv ABSTRACT v 誌謝 vi 目錄 vii 圖目錄 ix 表目錄 x 第一章 序論 1 第一節 研究背景與 動機 1 第二節 研究目的 3 第三節 研究範圍與限制 3 第二章 相關研究 4 第一節 概念分配表 4 第二節 概念圖（Concept Map
） 5 第三節 知識地圖（Knowledge Map） 5 第四節 概念繼承關係圖（Conceptual Inheritance Graph） 7 第五節 貝氏網路
（Bayesian Network） 9 第六節 迷失概念診斷 12 第七節 學習補救路徑 13 第八節 適性選題 15 第三章 研究方法與流程 16 第一節 研究假設 16 第二節 架構流程 16 第三節 概念權重計算 18 第四節 貪婪式選題法 19 第五節 概念診斷 22 第六節 學習 補救路徑 23 第七節 出題與診斷系統 24 第四章 實驗設計 33 第一節 實驗環境 33 第二節 名詞定義 38 第三節 實驗結果 39 第 五章 結論與未來發展 48 第一節 結論 48 第二節 相關討論 48 第三節 未來發展 49 參考文獻 51 附錄一 試卷題目 54
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