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      基于Rasch模型的生物學(xué)科職前教師錯誤分析能力研究?

      2021-01-27 03:34:30張穎之陳冬麗劉辰艷
      關(guān)鍵詞:生物學(xué)科受試者錯誤

      張穎之 陳冬麗 劉辰艷

      (1.首都師范大學(xué)教師教育學(xué)院,北京 100037;2.首都師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,北京 100048)

      0 引 言

      學(xué)生錯誤是教育心理學(xué)中出現(xiàn)的一個名詞,是指學(xué)生在課堂上學(xué)習(xí)困難或產(chǎn)生錯誤理解的外顯信號[1].出現(xiàn)錯誤是所有學(xué)生學(xué)習(xí)進程中的必經(jīng)環(huán)節(jié),學(xué)生錯誤不僅會對學(xué)生的學(xué)習(xí)產(chǎn)生影響,還會對教師教學(xué)和教師自身的知識觀產(chǎn)生影響[2-3].傳統(tǒng)教學(xué)中對學(xué)生錯誤的認識往往較為狹窄,多集中于討論具體學(xué)科知識點的糾誤,忽視了學(xué)生錯誤的合理性與教育心理層面的深層次原因.學(xué)生錯誤本身可以成為有效的教學(xué)資源[4],而教師對學(xué)生錯誤的反應(yīng)和處理體現(xiàn)了其教學(xué)能力水平.有研究表明,面對學(xué)生錯誤,有的教師會關(guān)注并深度挖掘,從中提煉學(xué)習(xí)機會;有的教師則會避過錯誤,繼續(xù)其他內(nèi)容的教學(xué)[5].

      從教師專業(yè)發(fā)展的角度看,教師對學(xué)生錯誤進行適時合理的分析和處理,是教師得以進行有效教學(xué)的基本保障,同時也是評價和提升教師教學(xué)能力的重要路徑[6].目前國內(nèi)文獻中對教師的錯誤分析能力多以經(jīng)驗積累和案例借鑒為主[7-8],缺少量化的實證研究.Rasch模型是一種基于項目反應(yīng)理論的測量模型,通過分析個體在各個項目上的表現(xiàn),估測不能直接觀測到的被測試者某一潛在心理特質(zhì)[9-11].該模型的基本假定為:(1)無論在哪一個項目上,能力高的受試者獲得高分的概率都比能力低的受試者大;(2)每位受試者都應(yīng)在低難度項目上比高難度項目上表現(xiàn)好.根據(jù) Rasch模型的原理,受試者的個體能力與某題目難度間的函數(shù)關(guān)系,表示該受試者在該項目上作出某種反應(yīng)的概率.與經(jīng)典測試理論相比,Rasch模型的最大優(yōu)點是使被測試者的心理構(gòu)造與項目難度互相獨立,實現(xiàn)了項目難度與被測試者能力的等值化測量[12].

      由于錯誤分析本身具有學(xué)科情境的特性[13-15],因此本研究以生物學(xué)科為背景,基于項目反應(yīng)理論中的Rasch模型[16-17],嘗試對生物學(xué)教師的錯誤分析能力進行量化處理,探索職前教師錯誤分析能力的發(fā)展?fàn)顩r,為系統(tǒng)性地理解教師專業(yè)發(fā)展路徑提供實證依據(jù),同時也為教師教學(xué)能力的測量評價提供借鑒思路.

      1 研究思路與工具設(shè)計

      1.1 研究對象

      本研究的調(diào)查對象包括2類.第1類研究對象為中學(xué)生,以北京市某中學(xué)八年級的學(xué)生為調(diào)查對象,人數(shù)為99名,進行1輪測試.第2類研究對象為生物學(xué)科職前教師,共進行2輪問卷測試:第1輪為預(yù)測試,用以檢驗問卷質(zhì)量,進一步調(diào)試和校準問卷,人數(shù)為 102名;第 2輪為正式測試,人數(shù)為125名.2次測試人員沒有交叉.

      1.2 學(xué)生試卷編制

      學(xué)生試卷的編制目的是收集學(xué)生錯誤并進行分類,選出頻率較高的錯誤類型,以此為依據(jù)設(shè)計教師錯誤分析能力的評測工具.本研究結(jié)合 Jüttner和Neuhaus[1]、Schmelzing等[18]研究中學(xué)生生物錯誤有關(guān)情況,選擇了北京市某區(qū)期末考試生物試卷中的題目進行變形,從而編制了本文的初中學(xué)生問卷.學(xué)生問卷包含4道開放題:

      題1.請在下圖中畫出膝跳反射的傳播路徑,并標出傳入神經(jīng)和傳出神經(jīng).

      題2.小芳喜歡在臥室里養(yǎng)花,她覺得植物不僅起到美化作用,還能改善空氣,你認為她說得對嗎?這其中蘊含著怎樣的科學(xué)道理?到了晚上,她仍然將植物置于臥室內(nèi),你認為小芳的做法對嗎?為什么?

      題3.某婦女患有子宮肌瘤,被切除子宮.你認為該婦女是否仍然具備生育能力?是否仍然能夠分泌雌性激素?為什么?

      題4.我們吃的饅頭(主要成分是淀粉),如何轉(zhuǎn)化為身體需要的物質(zhì)形式?怎樣進入人體內(nèi)部?進入人體的哪里發(fā)揮什么作用?

      針對學(xué)生對該問卷的回答情況,對學(xué)生錯誤進行分類統(tǒng)計,將高頻率典型錯誤篩選出來,作為編制后續(xù)教師問卷的依據(jù).如以題2為例,多位學(xué)生表示出植物在白天進行光合作用,僅在晚上才進行呼吸作用.

      1.3 教師問卷編制

      根據(jù)調(diào)研,本研究將錯誤分析能力劃分為錯誤識別能力、錯誤解釋能力、錯誤評估能力和錯誤糾正能力等4個能力[19].其中錯誤識別能力,是指教師能夠及時準確地發(fā)現(xiàn)學(xué)生錯誤之處;錯誤解釋能力,是指能夠認識到學(xué)生現(xiàn)有的理解情況,恰當(dāng)分析學(xué)生的錯誤原因;錯誤評估能力是指能夠評判該錯誤對后續(xù)學(xué)習(xí)的可能影響;錯誤糾正能力是指能夠制定合適的教學(xué)方案,幫助學(xué)生建立正確的理解.

      根據(jù)學(xué)生問卷收回數(shù)據(jù)結(jié)果,設(shè)計生物學(xué)科職前教師錯誤分析能力的問卷,該教師問卷由4個具有代表性的錯誤情境構(gòu)成,每個情境下含有4個問題,共16道問題,分別考查教師對學(xué)生錯誤的4個分析能力.樣題如下:

      樣題.請根據(jù)下圖內(nèi)容作答.

      問題1.請問該學(xué)生針對每一問的解答正確嗎?如果正確,請詳細指出是哪一問;如果不正確,請詳細指出錯在哪里.

      問題2.從該生的作答情況,可以看出該生對該生物主題的理解情況是怎樣的?他存在這種理解情況的原因是什么?請盡可能多地給出理由.

      問題3.該生對該生物主題的這種理解情況會對其知識、技能、情感有什么意義或影響?請盡量具體些.

      問題4.針對該生的作答情況,你有什么好的方法可以使他更深刻地理解該生物主題?請列舉多種方法,且對每種方法針對該生物主題進行解釋.

      1.4 教師問卷評分標準

      評分標準共包括4個標準,對應(yīng)得分為0~3分.針對每個問題情境下所涉及的錯誤識別能力、錯誤解釋能力、錯誤評估能力和錯誤糾正能力的詳細評價標準列于表1.

      1.5 數(shù)據(jù)處理

      將生物學(xué)科職前教師問卷按照評分標準計分后輸入Excel表格,使用Rasch模型Winsteps軟件進行分析.本研究基于Rasch模型進行質(zhì)量分析參數(shù)的分析,包括了信度分析、項目擬合度分析和懷特圖分析.其中,信度>0.60說明測量工具可以接受;殘差均方和加權(quán)后的殘差均方是擬合分析的2個考核指標,其取值為0.5~1.5時,表示擬合度良好[9].

      2 研究結(jié)果

      2.1 學(xué)生問卷基本結(jié)果

      學(xué)生試卷共發(fā)放99份,收回有效試卷99份.4道開放題學(xué)生累計出現(xiàn)的錯誤點分別是7、3、9和8個.對應(yīng)高頻率錯誤點分別是:僅回答光合作用,而未對空氣的改善做解釋,即未答出植物吸收CO2,釋放O2;未理解卵巢的功能,或認為分泌雌性激素的部位不是卵巢;不知道淀粉是以葡萄糖的形式進入人體;繪圖終止點不在大腿肌肉.

      表1 對學(xué)生錯誤進行分析的能力各個維度的評價標準

      2.2 教師問卷基本測試結(jié)果

      根據(jù)學(xué)生試卷的高頻率錯誤點,篩選學(xué)生答卷原樣,作為后續(xù)教師問卷的題干主體部分.第1輪預(yù)測試,共發(fā)放102份問卷,收回96份,剔除2份無效問卷,最終得到94份,問卷回收率為92.16%.該結(jié)果表明絕大部分試題質(zhì)量良好,少數(shù)試題進行了修改和完善.

      第2輪正式測試,共發(fā)放 125份問卷,收回116份,剔除其中無效問卷 6份,得到有效問卷110份,問卷回收率為94.83%.以下圍繞第2輪正式測試的數(shù)據(jù)結(jié)果展開分析.

      2.3 Rasch模型分析

      信度分析.根據(jù) Winstep運算結(jié)果顯示試題的信度達0.98,測試工具體現(xiàn)出良好的信度.

      擬合度分析.殘差均方和加權(quán)后的殘差均方擬合指標的取值范圍均為0.7~1.3,擬合度良好,說明測量數(shù)據(jù)與理想模型有較好的一致性.

      圖1 被試者能力與試題難度分布懷特分析

      懷特分析圖.將受試者的能力與問卷題目難度懷特分析如圖1所示.被試者能力分布的Logit值主要跨度為-5~4,對應(yīng)題目難度分布的Logit值主要跨度為-3~2.題目難度分布覆蓋了大多數(shù)被試者的能力范圍,與被試能力分布大致相當(dāng),且基本能呈現(xiàn)難度遞增,說明試題難度與受試者能力水平對應(yīng)情況較為理想.

      2.4 錯誤分析能力

      生物學(xué)科職前教師錯誤分析能力各要素的難度值列于表1.可知錯誤識別能力、錯誤解釋能力、錯誤評估能力和錯誤糾正能力的難度值分別為-2.63~-0.43、 -0.43~0.61、0.15~1.70 和 0.26~0.87;對應(yīng)平均值分別為 -1.64、0.06、0.56和1.02.

      表1 生物學(xué)科職前教師錯誤分析能力要素難度值

      2.5 整體水平分析

      按照測試值的大小,本研究將生物學(xué)科職前教師對學(xué)生錯誤進行分析能力發(fā)展水平分為3個水平,分別是初階水平(難度值 <0.06)、中階水平(0.06≤難度值 <1.02);高階水平(難度值≥1.02).初、中和高階水平對應(yīng)人數(shù)分別為77、18和15名,所占比例分別為 70.00%、16.36%和13.64%.70.00%受試者對學(xué)生錯誤進行分析的能力水平處于初階水平,即具備錯誤識別能力和初步具備錯誤解釋能力;16.36%受試者對學(xué)生錯誤進行分析的能力處于中階水平,即具備錯誤解釋能力、錯誤糾正能力和初步的錯誤評估能力;13.64%受試者對學(xué)生錯誤進行分析的能力處于高階水平,即具備了錯誤評估能力.數(shù)據(jù)表明本研究中生物學(xué)科職前教師對學(xué)生的錯誤分析能力亟需提高.

      3 討論與結(jié)論

      目前針對教師教學(xué)能力評價形式大多以經(jīng)驗為主,以課堂觀察和教案設(shè)計評定方式居多,測量得出的教學(xué)能力概述較為抽象和籠統(tǒng).本文嘗試使用實證研究,基于Rasch模型,使用問卷測驗的方式來描繪教師教學(xué)能力,給出了職前教師明確的教學(xué)能力發(fā)展方向,讀取測量結(jié)果后能夠更加精準地為“教師教”和“學(xué)生學(xué)”提供更多的教學(xué)反饋信息[20].本研究表明職前教師對學(xué)生錯誤的分析能力大多處于初階水平,即能夠發(fā)現(xiàn)學(xué)生的錯誤之處,初步分析學(xué)生錯誤原因,但沒有達到制定合適的教學(xué)方案,幫助學(xué)生建立正確的理解,以及評估錯誤對后續(xù)學(xué)習(xí)的影響水平.職前教師出現(xiàn)這種情況,可能的原因是師范課程學(xué)習(xí)的科學(xué)知識與中學(xué)科學(xué)知識在內(nèi)容和形式上有很大的差別,職前教師除了學(xué)習(xí)本科和研究生階段課程體系的專業(yè)知識外,同時需要學(xué)習(xí)和了解中學(xué)生物課堂中涉及知識的具體概念和呈現(xiàn)方式,結(jié)合不同的教學(xué)策略促進學(xué)生對概念的正確理解,還需了解中學(xué)生物課程涉及的科學(xué)內(nèi)容安排和知識先后順序,從單元或者模塊的角度出發(fā),判斷學(xué)生錯誤對后續(xù)學(xué)習(xí)可能的影響.

      教師在對學(xué)生的回答情況做出判斷時,錯誤識別能力是基于底層和基本的要求.這意味著教師應(yīng)有穩(wěn)固扎實的學(xué)科知識,才能更好地理解和分析基礎(chǔ)知識,并輕松駕馭課堂,以滿足學(xué)生的好奇心.目前多數(shù)職前教師對較多知識內(nèi)容還僅停留在機械記憶層面,自身學(xué)習(xí)方法和思維方式的固化將影響其后續(xù)教學(xué)能力的發(fā)展.因此,在職前教師培訓(xùn)中,應(yīng)促進教師自身對學(xué)科知識深入而充分的理解.為了提高教學(xué)能力,職前教師還需站在學(xué)生的角度去看待和思考學(xué)習(xí)主題.即在職前培訓(xùn)中,需提供更多與學(xué)生溝通的機會,交流學(xué)習(xí)感受和困惑,分析學(xué)生認知情況,了解學(xué)習(xí)難點與錯因,并以學(xué)生能夠理解的方式進行教學(xué).

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