项目反应理的BILOG软件在大学听力测试中应用

摘 要：项目反应理论( Item Response Theory, 简称IRT ) 是现代教育测量的代表,它是针对传统真分数测量理论的不足而建立起来的,在检测外语试题尤其是在标准参照测试( CRT ) 模式中更具有科学性.通过应用项目反应理论的BILOG软件对沈阳师范大学201大学英语六级部分听力考题的分析,说明与传统真分数测试理论相对而言,项目反应理论对试题分析尤其是CRT模式中更具科学性,其分析的结果对试题设计者在具体设计过程有所启示.

关 键 词 ：项目反应理论； BILOG软件运用； 听力考试；CET

[中图分类号]：G431[文献标识码]：A

[文章编号]：1002-2139(2012)-15-0069-01

一、引言

项目反应理论也被称为潜在特质理论,是现代心理测量方面的先进理论代表之一.项目反应理论应用的意义主要在于可以指导测验项目的编制和筛选.理论认为被试在项目测验中获得的的成绩与他们自身存在的潜在特质存在某种特殊的关系.通过项目反应模型获得的各种项目参数具有不变性的特点,这也就意味着根据不同量表获得的测量分数具有统一性.理论通过测试中各个项目反应曲线分析和获得项目难度、区分度等项目资料,从而为我们进行项目筛选和测验编制提供数据基础和理论框架.本文以沈阳师范大学201大学英语听力考试的成绩分析结果为例来展开分析, 以展示项目反应理论的分析效果.

二、BILOG软件数据分析方法

1.听力测试共有20道客观题,均采用0、1计分法.20道试题均不存在全部答对或答错的情况,适合作为案例进行数据分析.

2.本文采用二参数项目反应理论模型,运用边际极大似然法进行项目参数估计,同时结合贝叶斯（Bayes）估计法和期望后验法（EAP）对被试者的能力值进行估计.

3.通过数据分析,BILOG软件可以输出以下信息：项目参数表、项目特征曲线、测验信息函数以及被试者的能力估计值.

三、具体数据分析

BILOG软件的项目分析主要从整体上反映项目的测量特性,不仅包括项目特征曲线图形还报告了刻画项目特征曲线的几何性质参数如截距（INTERCEPT）、斜率（SLOPE）和阈值（THRESHOLD）.根据这些曲线参数就可导出模型参数的难度和区分度.通过软件对20道试题的初次估计,得到表一的各项目特征曲线参数：

我们可以根据表一提供的曲线参数求得各项目的难度和区分度.根据统计可以知道20道试题的平均难度为0.312,其中除第5题为4.933,15题,4.612外,其余均分布于区间（-3,3）内.区分度的平均数为2.455,最小值为18题的1.213.从难度的平均值来看,试题的难度适中,但试题的区分度有待改善.

我们还可以通过数据分析中的项目特征曲线(简称ICC )来反映个项目的具体情况.我们可以根据不同的形态特征,将它们划分为三种类型, 以试题4 、1 2 、16 （图略）为例,它们的 分别反映了该项目对不同能力水平的被试鉴别力的高低.我们可以从ICC图中得到试题4对中、高听力水平的考生较适用, 试题12仅局限于反映听力水平较低的考生状况, 而试题16则可以对各种能力水平不同的被试都具有鉴别力, 试题适用的范围较大.以试题4 为代表的IC C (高能型) 占全部IC C 的24 % , 以试题12 为代表的ICC (低能型)占32 % , 以客观题16为代表的ICC ( 全能型) 占44 %, 据此结果我们可以判定整个听力测试中的试题对于听力水平处于中等和中等偏低的考生较为适用.

表二试题项目信息函数表（表略）

表二展现的是20道试题的项目信息函数,分别提供了各个项目产生的试题最大信息量以及与之相对应的被试能力值.从中我们可以得到以下结论：试题中的各个项目都可以在被试相应的能力范围中提供一定的项目信息,当中试题2、12、20所提供的信息量较大.从项目信息函数图（图略）可以看出,听力测验对处于中等偏低的被试能够提供较大的信息量.这也就说明了该测验比较适合能力水平处于中等偏低的被试.

四、数据分析结果及对今后的启示

通过对沈阳师范大学大学英语听力测试部分数据的具体分析, 我们可以得到以下结论和启示：

项目反应理论中的BILOG分析软件并不仅仅是提供项目分析的难度、区分度、猜测度来判定项目的好坏优劣,而是以ICC的形态特征来对测试中的各个项目性能进行描述,从而可以让我们对测试项目有一个更全面的认识和理解.

语言测试理论包括以下六要素: 测验的信度、效度、影响和可操作性、真实性、交互性.所以, 对于那些对测试真实性和交互性要求较高的听力测验, 我们更需要注重测试试题的相关特性, 并在规模较大的考试环境中, 注意测试信度和效度的提高, 从而规避被试因试题难度太大而注重猜测策略的现象.