在高等教育中，对强大的评估系统的需求从未如此之高。我们最近为 STEM 专家举办了为期一周的关于经典测试理论 (CTT) 和项目反应理论 (IRT) 的研究生课程。 CTT是一个传统的统计框架。它支持传统的学生测试，帮助测试开发人员判断总体质量及其测试和问题。 IRT 是一种更现代的统计框架，使测试开发人员能够实施尖端且高度可靠的评估系统来监控学生的进度。

以下是我们如何使用创新方法设计和讲授课程，如何使用实际示例、小组工作和可视化，以及如何使用多级建模组件来解决在检查数据模式时犯生态和原子论谬误的风险。

考虑一下你的课程结构

该课程从对经典测试理论的探索开始，为理解测试结构、信度和效度的基础知识提供坚实的基础，让参与者在深入研究评估理论的更高级方面之前掌握基本概念。

然后，我们过渡到项目反应理论，引入了检查和评分测试结果的现代方法。通过使用涉及现实世界数据的实际例子，我们使理论概念更加具体，并为参与者提供了将 IRT 应用于不同评估场景的实践技能。

提供创新的教学技术

为了提高参与度并促进更深入的学习，该课程依赖于创新的教学技术。小组工作是核心组成部分，为参与者提供了协作分析和解决评估挑战的机会。这促进了团队合作，并鼓励具有不同观点和经验的人之间进行健康的辩论。

使用可视化来教授复杂的概念

测试特征的图形表示，例如项目特征曲线和测试信息函数，使参与者能够可视化范式的基础数学。这种将理论与实际应用相结合的方法引起了 STEM 专家的共鸣，他们经常发现可视化是理解抽象概念的有力帮助。

拓展学习视野

通过引入 Rasch 建模(IRT 的一种流行方法)，我们使参与者能够识别学生的最近发展区域，从而提供对个人学习轨迹的细致入微的了解。这种方法超越了传统的评估，提供了对学生潜在成长领域的洞察，使教育工作者能够更有效地定制干预措施和支持。

解决生态和原子论的谬误

在课程的最后一个多层次建模部分中，重点转向解决生态和原子论谬误。通过探索多层次建模技术，教育工作者犯下生态谬误的倾向，包括根据群体层面的数据对个体做出错误的推断，已被识别并予以反击。

同样，原子论谬误(涉及根据个体层面的数据错误地对群体做出推断)也受到了使用相同建模方法的挑战。我们通过将公式与数据框架和电子表格相结合，引导参与者了解复杂的多级模型，使他们能够理解在不同分析级别聚合和分解数据的复杂性。

您的技术可以提供哪些实际应用?

在整个课程中，我们选择整合现实世界的例子和案例研究来弥合理论与实践之间的差距。鼓励参与者将 CTT 和 IRT 原则应用于自己的评估场景和自己的真实学生选拔考试数据，让他们有一种主人翁感和相关性。这增强了他们的理解，并为他们提供了实施教育环境变革的工具。

考虑社会影响

该课程深入探讨了高级标准化评估的更广泛的社会影响。认识到公民和政府之间需要信任，特别是在教育方面，参与者探讨了复杂的评估系统在建立透明度和问责制方面的作用。

评估不仅确保公平、准确地反映学生的能力，而且有助于培养公众对教育系统的信任，使教育成果与社会期望保持一致。

这门关于古典和现代测试理论的课程超越了传统的教学方法，提供了引人入胜的学习体验。我们采用的教学技术为开发和实施评估系统提供了全面的技能和知识基础。

随着学校和高等教育机构对最先进的评估系统的需求不断增长，此类举措成为创新的灯塔，引导教育工作者走向未来，评估不仅仅是测试，而且是促进学习的强大工具结果。