李美娟 劉紅云

1 問(wèn)題提出

1.1 英語(yǔ)寫作評(píng)分概述

主觀題是大型考試必不可少的題型，其可以測(cè)量被試對(duì)某個(gè)概念的理解、掌握以及應(yīng)用概念解決問(wèn)題的過(guò)程，而不是簡(jiǎn)單的再認(rèn)或者猜測(cè)[1]，但被試在主觀題上的得分往往通過(guò)評(píng)分者依據(jù)既定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)定，由于每個(gè)評(píng)分者不同的個(gè)性特點(diǎn)可能會(huì)使得評(píng)分存在誤差，從而影響考試結(jié)果的客觀和公平。這種現(xiàn)象也就是所謂的評(píng)分者效應(yīng)（Rater Effect）。評(píng)分者效應(yīng)，如評(píng)分的準(zhǔn)確性（Accuracy／Inaccuracy）、嚴(yán)厲度（Harshness／Leniency）和集中度（Centrality／Extremism）常常被認(rèn)為是評(píng)分者評(píng)分的系統(tǒng)變異[2][3]。換句話講，評(píng)分者效應(yīng)與評(píng)定量尺的結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)，與被試的能力無(wú)關(guān)，但卻會(huì)影響評(píng)定的效度[4]。

以表現(xiàn)性為基礎(chǔ)的語(yǔ)言評(píng)價(jià)已經(jīng)越來(lái)越引起研究者們的注意，這種考試要求被試在現(xiàn)實(shí)生活中使用學(xué)到的知識(shí)和技能[5]，不論是GRE，TOEFL，還是國(guó)內(nèi)四六級(jí)英語(yǔ)考試，或者初高中或者大學(xué)的升學(xué)考試，作文題是考查學(xué)生寫作能力高低普遍采用的題型，但是評(píng)分過(guò)程必然會(huì)出現(xiàn)評(píng)分者效應(yīng)。被試在特定寫作任務(wù)的獲得高分的概率不僅決定于被試的寫作能力，而且可能受以下幾個(gè)因素的影響①寫作任務(wù)的特征；②評(píng)分者的個(gè)人特質(zhì)；③評(píng)分時(shí)的特定情境；④學(xué)生的背景特征以及對(duì)寫作任務(wù)或者問(wèn)題的興趣；⑤不同影響因素的交互作用。這些因素引起的評(píng)分變異就是評(píng)分者效應(yīng)，所以有很多研究則關(guān)注評(píng)分者效應(yīng)對(duì)評(píng)定結(jié)果的影響以及對(duì)于校正評(píng)分者效應(yīng)的統(tǒng)計(jì)模型的發(fā)展。一些研究者強(qiáng)調(diào)原始分?jǐn)?shù)和概化理論的應(yīng)用，而更多的研究者現(xiàn)在則關(guān)注潛在特質(zhì)模型的應(yīng)用[6]。除了在分析方法和模型上的考慮外，在評(píng)分過(guò)程中目前大規(guī)模測(cè)試往往采用雙評(píng)的評(píng)分模式以降低評(píng)分者帶來(lái)的影響，然而雙評(píng)的評(píng)分模式并沒有從本質(zhì)上消除評(píng)分者效應(yīng)，同時(shí)又可能會(huì)帶來(lái)評(píng)分趨中等一些負(fù)面效應(yīng)。

1.2 評(píng)分效應(yīng)模型

評(píng)分者效應(yīng)的測(cè)量模型有三類，基于經(jīng)典測(cè)量理論（CTT）基礎(chǔ)上的評(píng)分效應(yīng)模型，基于概化理論（GT）的評(píng)分效應(yīng)模型和基于IRT的評(píng)分效應(yīng)模型。

1.2.1 基于CTT和GT的評(píng)分效應(yīng)模型

CTT將被試得分的總變異分解為真分?jǐn)?shù)的變異和隨機(jī)誤差的變異。分析評(píng)分者效應(yīng)時(shí)，通常只能通過(guò)計(jì)算評(píng)分者之間的一致性來(lái)進(jìn)行判定。其中數(shù)據(jù)收集的設(shè)計(jì)方式不同，誤差和信度系數(shù)的定義則不同。CTT最大的缺點(diǎn)就是題目和測(cè)驗(yàn)指標(biāo)的樣本依賴性，很難預(yù)測(cè)被試對(duì)特定的題目的作答情況，對(duì)不同形式評(píng)價(jià)的比較很困難，也沒有辦法計(jì)算測(cè)驗(yàn)結(jié)構(gòu)不同水平的測(cè)量誤差的變化[6]。另外，CTT下的很多的統(tǒng)計(jì)模型假設(shè)測(cè)量具有等距性。但是，許多里克特量表或者成就測(cè)驗(yàn)的原始分?jǐn)?shù)都是順序的，導(dǎo)致被試能力或者題目難度的有效比較就變得很困難。

與CTT相比，Cronbach等人的GT將方差分析的技術(shù)引入信度的研究，允許對(duì)不同來(lái)源的誤差進(jìn)行深入分析，如題目本身，評(píng)分者誤差等。GT將這些被視為誤差的無(wú)關(guān)變量引入測(cè)量模型，用統(tǒng)計(jì)方法分別估計(jì)出這些因素或者因素之間的交互作用對(duì)測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)的影響。雖然GT中G研究中得到的方差變異可以用來(lái)優(yōu)化未來(lái)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，而D研究可以

其中，pnijk代表評(píng)分者j在評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)i上對(duì)被試的作文評(píng)定為k等級(jí)的概率；pnijk-1代表評(píng)分者j在評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)i上對(duì)被試的作文評(píng)定為k-1等級(jí)的概率；θn代表被試的寫作能力；βi表示評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的難度；αj表示評(píng)分者j的寬嚴(yán)度；τk表示評(píng)定量表模型（Rating Scale Model）或者分步記分模型（Partial Credit Model）中被試得分從等級(jí)k-1到k的等級(jí)難度（step difficulty）[9]。MFRM是一個(gè)潛在特質(zhì)模型，是在兩側(cè)面Rasch模型的被試側(cè)面和項(xiàng)目側(cè)面的基礎(chǔ)上增加了評(píng)分者側(cè)面，并將評(píng)定的觀測(cè)值轉(zhuǎn)化為logits值。評(píng)定量尺模型假設(shè)每個(gè)題目或者標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)定量尺是相同的，而分步記分模型（PCM）則假設(shè)每個(gè)題目或者標(biāo)準(zhǔn)均可以有自己獨(dú)立的評(píng)分結(jié)構(gòu)。

Weigle（1998）研究發(fā)現(xiàn)，沒有經(jīng)驗(yàn)的評(píng)分者可能會(huì)更嚴(yán)格或者缺乏評(píng)分的一致性[10]。但是，基于評(píng)分表現(xiàn)的Rasch分析和經(jīng)驗(yàn)反饋又可能使評(píng)分更加一致?？傊?，基于個(gè)體特征的評(píng)分者差異是很難將各種誤差的變異最小化。但是GT對(duì)原始分?jǐn)?shù)進(jìn)行分析，并沒有從根本上解決測(cè)驗(yàn)結(jié)果的樣本依賴性，另外GT也假設(shè)測(cè)量具有等距性。CTT和GT在考慮題目難度、測(cè)量誤差指標(biāo)時(shí)，并沒考慮到被試能力的差異，所以它們對(duì)于信度的估計(jì)都可被描述為在所有能力水平上的一個(gè)平均信度。

1.2.2 基于IRT的多面Rasch模型

基于IRT的評(píng)分者效應(yīng)模型主要有多面Rasch模型、對(duì)多面Rasch校正的階層評(píng)分者模型（Hierarchical Rater Model，HRM[7]）和評(píng)委束模型（Rater Bundle Model，RBM[8]）。其中應(yīng)用最廣泛和最簡(jiǎn)潔的是多側(cè)面測(cè)量模型（MFRM），其他兩種模型僅限于理論上的探討，在實(shí)際中上沒有廣泛應(yīng)用。

MFRM是在以IRT為基礎(chǔ)的單參數(shù)Rasch模型的基礎(chǔ)上發(fā)展來(lái)的，以下是用來(lái)分析寫作任務(wù)的多側(cè)面Rasch模型：通過(guò)一般背景變量預(yù)測(cè)的，精細(xì)的挑選和高強(qiáng)度的培訓(xùn)不足以使評(píng)分者的評(píng)分等價(jià)。對(duì)評(píng)分者個(gè)體特征的統(tǒng)計(jì)上的校正可以確保分?jǐn)?shù)的可靠性[11]。MFRM從統(tǒng)計(jì)上對(duì)被試的能力進(jìn)行校正，整個(gè)連續(xù)體測(cè)量單位相同，模型中的參數(shù)估計(jì)獨(dú)立，即被試的能力估計(jì)與題目的特征、評(píng)分者的評(píng)價(jià)沒有關(guān)系，題目的難度和評(píng)分者的寬嚴(yán)度與數(shù)據(jù)收集設(shè)計(jì)的其他面的分布特征沒有關(guān)系。由于logits具有可加性，不同側(cè)面的logits可以進(jìn)行比較。該模型一方面可以提高主觀評(píng)分的信度，另一方面還可以提供給評(píng)分者更多的信息。

1.3 研究目的

目前大規(guī)?？荚囍械淖魑脑u(píng)分大多采用網(wǎng)絡(luò)雙評(píng)的技術(shù)，在評(píng)分過(guò)程中通過(guò)一定的技術(shù)手段控制評(píng)分者之間的一致性以及評(píng)分者內(nèi)部的一致性[11]。本研究通過(guò)對(duì)某大型英語(yǔ)考試作文評(píng)價(jià)中的評(píng)分者效應(yīng)分析，考查目前網(wǎng)絡(luò)雙評(píng)過(guò)程中影響評(píng)分者效度的因素，并為更好地估計(jì)被試的寫作能力提供一定的方法，進(jìn)一步拓展國(guó)內(nèi)使用MFRM在主觀題分析應(yīng)用的范圍，就作文評(píng)分培訓(xùn)以及網(wǎng)絡(luò)雙評(píng)過(guò)程中應(yīng)該關(guān)注的問(wèn)題提供一些建議。

2 研究方法

2.1 樣本描述性統(tǒng)計(jì)

隨機(jī)抽取參加某大型英語(yǔ)寫作考試的2 427名學(xué)生，其中男生936名（38.6%），女生1 491名（61.4%）。這些學(xué)生的作文由57個(gè)評(píng)分員隨機(jī)閱評(píng)，每篇作文隨機(jī)由2名評(píng)分者評(píng)分，評(píng)分者評(píng)價(jià)作文的篇數(shù)為8～601篇。

2.2 作文評(píng)分過(guò)程及評(píng)定量表

某大型英語(yǔ)水平測(cè)試的寫作考試中，要求所有學(xué)生根據(jù)同一題目寫一篇文章。作文完成后，不作任何改動(dòng)掃描到電腦中，將每篇作文隨機(jī)分給2名評(píng)分員，該作文的總分為11分。

對(duì)于該英語(yǔ)作文的評(píng)分，評(píng)分者將從內(nèi)容（information），語(yǔ)言（gracture），結(jié)構(gòu)（mechanics），長(zhǎng)度（length），和連貫性（coherence）五個(gè)維度分別對(duì)每篇作文進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中，對(duì)內(nèi)容和語(yǔ)言的評(píng)價(jià)采用4點(diǎn)計(jì)分量表，對(duì)結(jié)構(gòu)采用3點(diǎn)計(jì)分量表進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)長(zhǎng)度的評(píng)價(jià)采用二級(jí)計(jì)分量表，文章連貫性則采用3點(diǎn)計(jì)分量表進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2.3 分析方法

由于本研究中5個(gè)評(píng)定量表具有各自的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)，所以本研究采用的是以分步計(jì)分模型（PCM）為基礎(chǔ)的三側(cè)面多面Rasch模型，其中三個(gè)側(cè)面分別是被試的英語(yǔ)寫作能力，評(píng)分者的寬嚴(yán)度和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的難度。

本研究采用Facets3.62.0[12]軟件，該程序采用無(wú)條件極大似然估計(jì)法（Unconditional Maximum Likelihood）對(duì)MFRM中的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，其中每個(gè)側(cè)面都進(jìn)行了校正，并且每個(gè)側(cè)面的分析都是與其他側(cè)面獨(dú)立的。為了建立logit量尺的原點(diǎn)，以及使模型得到識(shí)別，本研究將評(píng)分者側(cè)面，評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)側(cè)面的均值固定為0，另外一個(gè)模型識(shí)別的限制條件就是評(píng)分等級(jí)的系數(shù)之和限定為0，并按照慣例，被試側(cè)面非中心化。

3 分析結(jié)果

3.1 整體擬合指標(biāo)

根據(jù)Linacre&Wright（2008）的標(biāo)準(zhǔn)，較好模型擬合的條件是大于等于2的（絕對(duì)）標(biāo)準(zhǔn)化殘差不超過(guò)5%，大于等于3的（絕對(duì)）標(biāo)準(zhǔn)化殘差不超過(guò)1%。本研究數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，大于等于2的（絕對(duì)）標(biāo)準(zhǔn)化殘差占5%，大于等于3的（絕對(duì)）標(biāo)準(zhǔn)化殘差占1.2%[12]。

模型假設(shè)殘差為正態(tài)分布，當(dāng)模型的參數(shù)得到精確的估計(jì)時(shí)，殘差的均值為0。如果數(shù)據(jù)與模型越擬合，標(biāo)準(zhǔn)化殘差的均值越接近0，樣本標(biāo)準(zhǔn)差的期望值也越接近1.0，數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，標(biāo)準(zhǔn)化殘差的均值為0，樣本標(biāo)準(zhǔn)差的期望值為1，并且模型的卡方值不顯著（固定卡方=24844.3,p＞0.05）?？傊?，從以上幾種指標(biāo)來(lái)看，模型的整體擬合較好。

另外，估計(jì)得到的原始分?jǐn)?shù)的誤差是（0.4/1.0）2×100%=16%，說(shuō)明模型所能解釋變異比例是（1-0.16）×100%=84% 。

3.2 對(duì)被試參數(shù)，評(píng)分者參數(shù)，和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的校正

圖1將評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的等級(jí)難度和被試能力以及評(píng)分者的寬嚴(yán)度放在同一個(gè)量尺上進(jìn)行比較，從而為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)整和改進(jìn)提供依據(jù)。

圖1中，第一欄為被試的寫作能力分布，從上到下表示被試能力從高到低；第二欄為評(píng)分者的寬嚴(yán)程度，從上向下表示評(píng)分者的寬嚴(yán)程度從嚴(yán)到寬；從圖中可以看出，評(píng)分者寬嚴(yán)度的測(cè)量全距為5.33logits，占了被試寫作能力17.1logits測(cè)量全距的1/3，評(píng)分者之間的一致性影響了評(píng)分者的評(píng)價(jià)信度。第三欄為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的難度分布，從上向下表示評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的難度從難到易，被試在連貫性上獲得高分較難，在內(nèi)容上獲得高分較容易；第四欄到第八列分別為四個(gè)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)（內(nèi)容，語(yǔ)言，結(jié)構(gòu)，連貫性）的等級(jí)難度，從上到下表示等級(jí)難度從難到易，圖中的橫線代表（等級(jí)+0.5）的logits值，在最左側(cè)縱向的一列是這幾個(gè)統(tǒng)計(jì)量共用的logits量尺，可以將不同統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行比較。

3.2.1 評(píng)分者測(cè)量

圖1表明評(píng)分者之間的一致性較差。評(píng)分者的logits測(cè)量值是-1.99～3.34，均值為0.00，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.16，其中分離指標(biāo)為6.27，表明評(píng)分者的變異是測(cè)量誤差的6.27倍，分離信度為0.98，固定的卡方值3989.4（df=56，p＜0.01），表明評(píng)分者之間的一致性很差，其中433號(hào)評(píng)分者嚴(yán)厲度水平最高，416號(hào)和441號(hào)評(píng)分者的嚴(yán)厲度水平最低。

Linacre（2002）建議，把 0.5和 1.5作為 infit和outfit的下限和上限[13]，其他研究者則建議使用更加嚴(yán)格的范圍，以0.7（或者0.75）和1.3作為其上限和下限[14]。本研究以0.5和1.5作為infit和outfit的下限和上限，從整體上來(lái)看，7%的評(píng)分者的infit小于0.5，這些評(píng)分者自身的一致性過(guò)好，分別是評(píng)分者431，465，459，468；8.8%的評(píng)分者的infit大于1.5，這些評(píng)分者自身的一致性過(guò)差，5個(gè)評(píng)分者分別是438，473，460，421，415；8.8%的評(píng)分者的outfit小于0.5，說(shuō)明這些評(píng)分者出現(xiàn)了評(píng)分者趨同現(xiàn)象，分別是 436，445，459，431，466，467，444；22.8%的outfit大于1.5，表明評(píng)分者之間的一致性很差，這些評(píng)分者分別是 442，438，411，421，460，473，402，417，410，441，415，428，416。

圖1 被試參數(shù)、評(píng)分者參數(shù)和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)的校正圖

3.2.2 評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)量結(jié)果

表2中列出了每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的logits測(cè)量值，5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)之間的差異均顯著（t檢驗(yàn)），說(shuō)明5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的難度是不同的，具體來(lái)講，被試在連貫性量表獲得高分的難度要大，在內(nèi)容量表獲得高分的難度要小。文章信息的outfit大于2.0，說(shuō)明5個(gè)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)并不是單維，推翻了Rasch模型的假設(shè)。從固定的卡方值顯著（固定卡方=22901.5，p＜0.01）、分離信度為1.00，可以看出五個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的難度是不一致的，分離指標(biāo)79.79說(shuō)明評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的變異是測(cè)量誤差的79.79倍。

表3列出了每個(gè)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)量情況，其中包括模型分析的等級(jí)分?jǐn)?shù)頻數(shù)，頻數(shù)所占百分比，實(shí)際的平均測(cè)量值，期望測(cè)量值，outfit值，以及PCM模型為基礎(chǔ)的等級(jí)難度參數(shù)估計(jì)值、標(biāo)準(zhǔn)誤。檢測(cè)評(píng)定量表的效度一個(gè)重要的指標(biāo)就是評(píng)定等級(jí)的平均測(cè)量值。這個(gè)值是特定評(píng)定等級(jí)條件下的被試能力測(cè)量值的均值。隨著評(píng)定等級(jí)越高，平均測(cè)量值越大。另一個(gè)重要的指標(biāo)是每個(gè)評(píng)定等級(jí)下的outfit指數(shù)，其將被試能力的平均測(cè)量值與Rasch模型估計(jì)的期望值進(jìn)行比較，兩者差異越大，outfit的值越大，往往這個(gè)值不能大于2.0。評(píng)定量尺效度還可以通過(guò)等級(jí)難度的排序來(lái)判斷，等級(jí)難度應(yīng)該隨著評(píng)定等級(jí)的增加而增加。并且等級(jí)難度的差異值應(yīng)該大于1.4小于5個(gè)logits。當(dāng)k+1到k的等級(jí)難度大于k到k-1等級(jí)難度1.4以上logits時(shí)，從理論上講，可以將評(píng)定量表視為獨(dú)立的二級(jí)計(jì)分題目，也就是說(shuō)，評(píng)定等級(jí)具有較好的區(qū)分度[15]。如果相鄰的兩個(gè)等級(jí)難度的差值大于5個(gè)logits，這種情況可能導(dǎo)致信息丟失，這時(shí)需要更多的等級(jí)[15]。

從表3可以看出，用于分析內(nèi)容評(píng)定量表每個(gè)等級(jí)分?jǐn)?shù)的頻數(shù)分布差異較大，并且等級(jí)分?jǐn)?shù)0，1，2的outfit值均大于2，并且0到1的等級(jí)難度值與1到2的等級(jí)難度的差值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于5，因此，該量表的質(zhì)量較差，測(cè)量效度也很低。將標(biāo)準(zhǔn)1的0，1，2三個(gè)評(píng)分等級(jí)進(jìn)行合并，從表3可以看出，等級(jí)分?jǐn)?shù)0的outfit大于2，說(shuō)明這個(gè)等級(jí)的劃分還是存在問(wèn)題。另外，圖2～圖6表示每個(gè)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的概率曲線，從表3和圖2～圖6可以看出，語(yǔ)言、結(jié)構(gòu)、長(zhǎng)度和連貫性量表質(zhì)量較好，評(píng)定效度較高。

表1 評(píng)分者擬合指數(shù)概況

表2 評(píng)定量表的整體測(cè)量結(jié)果

圖2 內(nèi)容量表的概率曲線

圖3 語(yǔ)言量表的概率曲線

圖4 結(jié)構(gòu)量表的概率曲線

圖5 長(zhǎng)度量表的概率曲線

圖6 連貫性量表的概率曲線

3.3 交互作用分析

3.3.1 評(píng)分者和被試的交互作用

從整體上來(lái)講，被試和評(píng)分者的交互作用不顯著（固定卡方=3424，p＞0.05）。從個(gè)體水平上來(lái)講，仍有30個(gè)評(píng)分者和被試存在交互作用，從圖7中可以看出，評(píng)分者對(duì)被試能力的高估或者低估與被試能力的分布是沒有關(guān)系的。

3.3.2 評(píng)分者和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的交互作用

從表4中可以看出，固定的卡方值顯著，從整體上講，評(píng)分者和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的交互作用顯著，從個(gè)體水平上講，有124（43.5%）的觀測(cè)值和期望值存在顯著的差異顯著（t≥2 和 t≤2），其中58個(gè)差異值是正的，即評(píng)分者評(píng)分較嚴(yán)厲，66個(gè)差異值是負(fù)的，即評(píng)分者評(píng)分較寬松。對(duì)于評(píng)分者來(lái)講，評(píng)分者具有的

差異值個(gè)數(shù)的范圍是1～5，其中評(píng)分者412，433，415具有5個(gè)顯著的差異值，評(píng)分者406，407，415，416，424，434，443具有4個(gè)顯著的差異值。評(píng)分者對(duì)四個(gè)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)厲或者寬松的程度相當(dāng)，信息（14 vs.12），gracture（8 vs.9），文章結(jié)構(gòu)（15 vs.17），文章連貫性（12 vs.13），而對(duì)長(zhǎng)度（9 vs.15），則表現(xiàn)為評(píng)分寬松的評(píng)分者較多。

表3 評(píng)定量表的測(cè)量情況

表4 交互作用的整體測(cè)量情況

圖7 評(píng)分者對(duì)被試能力的高估或者低估的散點(diǎn)圖

3.3.3 評(píng)分者，被試和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的交互作用

表4中，固定的卡方值不顯著，從整體上來(lái)講，被試，評(píng)分者和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的交互作用不顯著，從個(gè)體水平上來(lái)講，43個(gè)評(píng)分者和被試，評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)存在交互作用。279個(gè)顯著差異值中，內(nèi)容最多（162），連貫性（20），語(yǔ)言（49），長(zhǎng)度（7），結(jié)構(gòu)（46）。由于個(gè)體水平上被試，評(píng)分者，和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的詳細(xì)結(jié)果過(guò)于煩瑣，本研究將不再詳述。

3.4 性別偏差分析

從表5中可以看出，性別分離指數(shù)為1，分離信度為0，說(shuō)明評(píng)分者對(duì)于男生和女生的嚴(yán)厲度并不存在偏差。

表5 性別偏差的測(cè)量結(jié)果

4 討論

表現(xiàn)性評(píng)價(jià)中關(guān)于評(píng)分者行為的許多研究都很關(guān)注評(píng)分者變異，這些變異與評(píng)分者自身的特征有關(guān)，與被試的表現(xiàn)無(wú)關(guān)[3]。本研究中評(píng)分者之間的寬嚴(yán)度存在顯著差異，約22.8%的評(píng)分者評(píng)分之間的一致性較差，約3.5%的評(píng)分者評(píng)分一致性過(guò)高，出現(xiàn)評(píng)分趨同現(xiàn)象；影響評(píng)分者寬嚴(yán)度的因素有很多，例如，是否受過(guò)專業(yè)的培訓(xùn)，個(gè)人的特質(zhì)，態(tài)度，背景變量特征，工作壓力以及評(píng)價(jià)的目的等等。評(píng)分者自身的不一致也是影響作文評(píng)分信度和效度的重要因素，評(píng)分者內(nèi)部一致性的分析結(jié)果表明約90%的評(píng)分者自身的一致性均較高，但仍有8.8%的評(píng)分者自身一致性很差，約2%的評(píng)分者出現(xiàn)評(píng)分自身一致性過(guò)高的情況；評(píng)分者可能認(rèn)為她/他必須為其他評(píng)分者提供標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)被試寫作能力的評(píng)價(jià)波動(dòng)較小，導(dǎo)致“評(píng)分者自身一致性過(guò)高”，而有些評(píng)分者未受過(guò)培訓(xùn)，喜歡質(zhì)疑被試，尤其在兩個(gè)被試能力相近的時(shí)候，導(dǎo)致“評(píng)分者自身一致性過(guò)差”。另外，評(píng)分者對(duì)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)理解的不同導(dǎo)致被試在不同評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)上獲得高分的難易程度不同，被試在連貫性量表獲得高分相對(duì)較難，在內(nèi)容量表獲得相對(duì)容易。

MFRM允許進(jìn)行偏差的分析，即模型中多個(gè)側(cè)面交互作用的分析，例如，評(píng)分者和被試、評(píng)分者和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)、以及評(píng)分者、被試、評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)三者的交互作用。本研究中，評(píng)分者對(duì)被試能力的高估或者低估與被試能力的分布是沒有關(guān)系的，也就是說(shuō)，評(píng)分者并沒有低估高能力被試，高估低能力被試；Thomas Eckes（2008）使用two-mode聚類分析技術(shù)對(duì)評(píng)分者和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行聯(lián)合分類，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6種不同類型的評(píng)分者具有不同的評(píng)分準(zhǔn)則[16]，具體來(lái)講，評(píng)分者并不會(huì)將注意平均放在每個(gè)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)上，并且評(píng)分者的背景變量可以部分解釋評(píng)分準(zhǔn)則之間的差異，本研究中，評(píng)分者對(duì)信息、語(yǔ)言、文章結(jié)構(gòu)、文章連貫性四個(gè)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格或者寬松的程度相當(dāng)，而對(duì)于長(zhǎng)度，較多的評(píng)分者評(píng)分寬松。

許多研究發(fā)現(xiàn)，偏差分析對(duì)于評(píng)分者的培訓(xùn)很有意義，評(píng)分者不同的寬嚴(yán)度，獨(dú)特的反應(yīng)模式，評(píng)分者之間的一致性，評(píng)定的效度是通過(guò)培訓(xùn)可以提高的[10]。Myford和Wolfe提出，MRFM可以提供每個(gè)側(cè)面，每個(gè)評(píng)分者的評(píng)分模式，這樣就可以幫助我們提供給評(píng)分者更加精確的個(gè)人反饋，并且?guī)椭麄兞私馊绾问褂迷u(píng)定量表，進(jìn)而提高評(píng)分的效度[17]。但是也有研究發(fā)現(xiàn)評(píng)分者培訓(xùn)并不能按照預(yù)期有效減少評(píng)分者的變異，即使經(jīng)過(guò)大量的培訓(xùn)[18]或者提供個(gè)體評(píng)分的反饋，評(píng)分者的變異并不會(huì)明顯減少[19]，因此不僅要通過(guò)對(duì)評(píng)分者的培訓(xùn)提高評(píng)分信度，還要通過(guò)統(tǒng)計(jì)模型對(duì)評(píng)分者效應(yīng)進(jìn)行校正，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)評(píng)分的客觀性。

本研究對(duì)如何改善和提高英語(yǔ)寫作評(píng)分的效度有著十分重要的意義。首先，可以通過(guò)對(duì)評(píng)分量表的修改進(jìn)一步提高測(cè)量工具的效度，其次，考察單個(gè)評(píng)分者的表現(xiàn)情況有利于評(píng)分者的選拔，以及對(duì)評(píng)分不準(zhǔn)確的評(píng)分者進(jìn)行進(jìn)一步的培訓(xùn)或者替換，另外，具有高風(fēng)險(xiǎn)的大規(guī)模測(cè)試，可以通過(guò)模型對(duì)評(píng)分者，評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行校正，確?？荚嚨目陀^性和公平性。

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