Issues in Computer-Adaptive Testing of Reading Proficiency

出版者:Cambridge University Press

作者:Micheline Chalhoub-Deville

页数:258

出版时间:2000-4-13

价格:USD 64.25

装帧:Paperback

isbn号码:9780521653800

具体描述

Language testers are increasingly directing their attention to the development of computer-adaptive testing (CAT) instruments for assessing learners' second language ability. Issues in Computer-Adaptive Testing of Reading Proficiency examines CAT instruments used to assess the receptive skills, with a strong focus on reading ability, as well as a critical discussion of CAT practices from the point of view of performance assessment. This volume is the first to adopt a multi-disciplinary approach and is written by leading scholars in their respective fields. The chapters are grouped into three major sections: second language reading constructs, second language CAT applications and considerations, and item response theory (IRT) measurement issues. To help the reader grasp the main points of these sections, discussion chapters are included after each one which summarize and examine the issues raised by the authors.

用户评价

这本书的行文风格，说实话，相当具有挑战性，充满了严密的逻辑链条和大量的专业术语。这绝对不是用来在咖啡馆放松时翻阅的读物，它要求读者具备扎实的统计学背景和心理测量学基础。不过，正是这种毫不妥协的专业性，保证了其内容的权威性。我发现，它在探讨自适应算法如何处理“猜对”和“猜错”带来的信息量不对等问题时，展现了极高的洞察力，这在传统纸笔测试中是难以有效控制的变量。书中对误差标准和测试效率的权衡分析，非常精妙，体现了作者对实际考试环境限制的深刻理解。如果你想在提升测试效率的同时，又不想以牺牲测量准确度为代价，这本书提供的解决方案值得你花费时间去啃。

阅读完前几章后，我不得不说，作者在概念的厘清上做得非常到位。他们没有满足于对CAT技术进行泛泛而谈的介绍，而是直接切入了“阅读能力”这个复杂且难以捉摸的构建（Construct）的测量难题。我特别欣赏其中关于项目反应理论（IRT）在阅读材料适应性调节中所扮演角色的论述，那部分写得极其细致，仿佛手把手地教你如何构建一个能够准确捕捉读者微小能力差异的试题池。这种深度挖掘，使得这本书远超了一般的教程范畴，更像是一本“如何科学地设计一个能有效区分读者的自适应阅读测验”的操作指南。对于那些正在开发标准化考试系统的工程师和心理测量学家来说，这里的每一页都充满了可操作的洞见。它迫使你重新审视那些看似理所当然的测量假设。

这本书的封面设计得非常直观，色调沉稳，很符合其专业领域的调性。拿到手时，我立刻被其厚度和内容的详实程度所吸引。它不像那种轻飘飘的入门读物，更像是一部严谨的工具书或研究专著，散发着一股学术的“硬核”气息。从目录上看，涵盖了从基础理论到实践操作的多个维度，特别是关于阅读能力评估的量化模型和技术实现，似乎进行了深入的剖析。我期待它能清晰地梳理出计算机自适应测试（CAT）在阅读评估领域所面临的复杂挑战，比如如何保证测试的生态效度，以及在不同学习背景群体中结果的公平性。如果能提供一些实际案例的对比分析，那就更棒了，能让人直观感受到理论是如何转化为有效的评估工具的。整体而言，这本书给人一种非常可靠、值得信赖的感觉，是相关领域研究者不可或缺的参考资料。

我花了好几周时间才慢慢消化完这本书，最大的感受是其前瞻性。它不仅仅是总结了当前计算机自适应测试在阅读领域的成熟技术，更重要的是，它大胆地预测了未来几年内，随着自然语言处理（NLP）技术和人工智能的进步，阅读评估将走向何方。书中对基于表现的评估（Performance-Based Assessment）与CAT的结合趋势的探讨，尤其引人深思。它不再仅仅满足于选择题的机械反应，而是开始触及更复杂的、需要学生主动构建答案的评估模式。这本书就像是一份详尽的路线图，指引着那些希望走在教育技术前沿的学者们，去思考如何构建下一代更智能、更具生态效度的阅读能力测量工具。读完后，你会感觉自己的知识库被极大地拓宽了，视野也变得更为开阔。

从一个实际应用者的角度来看，这本书最宝贵的价值在于它对“阅读流畅性”和“阅读理解深度”在CAT框架下进行分解和量化的尝试。这通常是技术人员和教育专家容易产生分歧的地方。作者巧妙地构建了一套多维度的评价体系，试图用技术语言来描述那些原本非常“人文”的认知过程。比如，它详细讨论了如何设计能够区分“字面理解”和“推论能力”的适应性试题序列。虽然某些章节的数学推导稍微晦涩，但其背后的教育学意图却十分清晰——即如何利用技术的精确性，来更公平、更全面地描绘出个体的阅读图景。这种跨学科的融合，是这本书最闪耀的地方，它为未来的阅读教育评估指明了方向。