108 公務人員升官等薦任 教育行政 教育測驗與統計 考古題詳解

108 年・公務人員升官等・薦任・教育行政
試題代碼 教育測驗與統計

第 一 題25 分

請試述下列名詞之意涵:(每小題 5 分,共 25 分)

(一) 素養導向評量(literacy assessment)

(二) 量尺分數(scaled scores)

(三) 相關萎縮(correlation attenuation)

(四) 決定係數(coefficient of determination)

(五) 等分散性假設(homoscedasticity hypothesis)

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核心觀念

本題是五個名詞解釋,涵蓋素養導向評量、測驗分數轉換,以及相關與迴歸分析的基本概念。作答時宜先明確界定名詞,再補充其用途或重要性;涉及統計量者,寫出關鍵公式並說明符號意義。

解題方法

(一)素養導向評量(literacy assessment)

素養導向評量是評量學生能否在具體情境中,整合運用知識、技能與態度,理解問題、分析資訊並解決問題。其重點在於評量「能否運用所學」,而非只檢查是否記得零碎知識。

設計素養導向評量時,通常以真實或有意義的情境呈現問題,要求學生遷移所學、進行推理或提出解決方案;評量形式可包含選擇題、建構反應題、實作評量或作品評量。素養導向並不等於只能採用開放題,也不等於題目只要加入生活情境就符合要求;關鍵在於作答是否需要實際運用所學。

(二)量尺分數(scaled scores)

量尺分數是將原始分數或能力估計值,依一定的轉換規則表示在共同或固定的分數尺度上,便於解釋、比較與報告。常見作法是線性轉換:

Xs=aX+bX_s = aX + b

其中 XX 是原始分數或能力估計值,aa、bb 是轉換常數,XsX_s 是量尺分數。若將分數轉換為平均數 MsM_s、標準差 SDsSD_s 的尺度,可寫為:

Xs=Ms+SDs(X−MSD)X_s = M_s + SD_s\left(\frac{X-M}{SD}\right)

其中 MM 與 SDSD 是原分數的平均數與標準差。量尺分數不一定是百分制,也不必然代表等距尺度;分數的解釋仍須依據測驗設計、常模或測量模型。不同測驗的量尺分數若要直接比較,還須確認其尺度連結或等化方式適當。

(三)相關萎縮(correlation attenuation)

相關萎縮是指測量誤差降低觀察分數相關係數絕對值的現象。依古典測驗理論,觀察分數可表示為真分數與誤差分數的組合;當兩個變項的測量信度不足時,觀察到的相關通常會比真分數間的相關更接近零。

若 rXYr_{XY} 是兩項觀察分數的相關,ρXX\rho_{XX}、ρYY\rho_{YY} 分別是兩項測量的信度,校正衰減後的相關估計為:

rTXTY≈rXYρXXρYYr_{T_XT_Y} \approx \frac{r_{XY}}{\sqrt{\rho_{XX}\rho_{YY}}}

例如兩項測量的信度皆為 0.640.64,觀察相關為 0.400.40,則校正後相關為 0.40/0.64×0.64=0.6250.40/\sqrt{0.64\times0.64}=0.625。

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第 二 題25 分

請以推論統計學的觀點說明之:你該如何評估某教育政策的推動是否有達到預期的成效?

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核心觀念

本題考查以推論統計學判斷教育政策成效,重點是從樣本資料推論政策是否造成具有統計意義的改變,並進一步判斷改變是否符合政策預期。不能只看實施後的結果,也不能把「統計上顯著」直接等同於「政策有實質效益」。

解題方法

  1. 界定政策目標與成效指標 先把「預期成效」轉成可觀察、可量化的指標,例如學生學習成就、出席率或教師教學效能,並明確訂定比較對象、評估期間及預期改善方向。

  2. 建立研究設計與假設 優先採用實驗或準實驗設計,例如將適用政策的對象與未適用政策、或尚未推動政策的相似對象比較。若可取得政策實施前後資料,可採前後測設計;若有適當比較組,可用差異中的差異等方法降低其他因素的干擾。

以「政策使指標提升」為例,可設定: H0:μ政策組−μ比較組≤0H_0:\mu_{\text{政策組}}-\mu_{\text{比較組}}\leq 0 H1:μ政策組−μ比較組>0H_1:\mu_{\text{政策組}}-\mu_{\text{比較組}}>0

若採前後測,則可令每位受試者的差值為 Di=後測i−前測iD_i=\text{後測}_i-\text{前測}_i,檢定: H0:μD≤0,H1:μD>0H_0:\mu_D\leq 0,\qquad H_1:\mu_D>0

實際檢定方式須依資料型態、研究設計、樣本數與統計假設選擇,例如 t 檢定、變異數分析或迴歸分析。

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第 三 題25 分

某縣市教育局舉辦一項「作文比賽」,預計約有 500 名小學生參賽。假設你是承辦單位的負責人,你應該注意哪些事項,才能確保此比賽的評分是公平的結果?

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核心觀念

本題考查作文評量的效度、公平性與評分者信度。作文屬於建構反應題,評分者須依據明確標準判斷作品品質;公平評分不能只靠評分者的專業,而要從命題、評分規準、評分者訓練、閱卷流程及爭議處理等環節共同把關。

  • 效度:評分結果應反映作文所欲測量的能力,例如立意取材、組織結構、遣詞造句與文句表達,而非學生身分或字體美觀等無關因素。
  • 信度:不同評分者對同一作品的評分應具一致性。作文評分常見的信度問題包括評分者尺度寬嚴不同、疲勞造成前後標準不一,以及光環效應。
  • 公平性:所有參賽者應在相同規則下受評;評分標準須公開、適切,並避免身分、學校背景或其他無關因素影響結果。

解題方法

本題沒有唯一的計算答案,適合依「評分前—評分中—評分後」說明完整的評分品質管理。參賽者約 500 人,作品量大,應採制度化流程,而不能只依賴少數評審憑整體印象評分。

一、評分前:建立一致且適切的評分依據

  1. 明確訂定評分規準與配分

事先列出作文評量向度、各向度配分及等第描述,例如立意取材、組織結構、遣詞造句、文句表達。等第描述應具體說明各分數層級的表現差異,避免只寫「優、良、可」而沒有判準。

  1. 確認評量內容與比賽目標相符

評分規準應聚焦於比賽欲評量的寫作能力。若題目要求表達經驗或觀點,就不宜讓與寫作能力無關的因素左右分數;字數、格式、抄襲及逾時等規定則應事先明定處理方式。

  1. 公布規則並統一作答條件

事前清楚說明題目、作答時間、字數或格式限制、評分項目及違規處理規則。各考場應提供相同的作答條件及必要文具,並由監考人員依統一程序執行。

  1. 採匿名閱卷並處理利益衝突

作品以流水號取代姓名、學校等身分資料;評審不得查詢或猜測作者身分。評審如與參賽者有利害關係,應事先揭露並迴避該作品評分,以減少偏見與偏袒。

  1. 遴聘適任評審並進行評分訓練

評審應具備作文教學或評量專業。正式評分前,安排評審共同研讀規準,並以代表性作品試評、討論分歧案例,建立共同的評分尺度與操作方式。

二、評分中:控制評分者差異與評分偏誤

  1. 每篇作品安排多位評審獨立評分

可採兩位評審分別評分;若兩者分數差距超過事先訂定的門檻,再交由第三位評審複評,或由評審小組依規準複核。此作法能降低單一評審的偶然偏誤。

  1. 訂定分歧處理規則
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第 四 題25 分

(一) 請說明效度係數(validity coefficient)的種類?(12 分)

(二) 假設長官要求你負責承辦第三題的「作文比賽」活動。你該提出何種效度係數的證據,向你的長官證實此項比賽活動是能夠促進學生在校的寫作能力?請說明之。(13 分)

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核心觀念

效度是指測驗分數能否支持其預定用途的程度。效度係數通常是以效標關聯效度為核心,計算測驗分數與外在效標之間的相關,係數愈高,表示測驗分數與效標的關聯愈強;但相關高低仍須配合測量目的、效標品質與使用情境解釋。

效度證據常分為內容、效標關聯與建構三類。其中,內容效度與建構效度主要說明測驗內容或測驗分數意義是否適切;狹義的「效度係數」則多指測驗分數與效標分數的相關係數。

效標關聯效度的兩種類型

  1. 預測效度(predictive validity) 以測驗分數預測受試者未來的表現,再將測驗分數與未來效標分數計算相關。例如,以入學考試成績預測學生入學後的學業成績。其效度係數可寫為: rXY=Cov⁡(X,Y)sXsYr_{XY}=\frac{\operatorname{Cov}(X,Y)}{s_Xs_Y} 其中,XX 為預測測驗分數,YY 為後續效標分數。

  2. 同時效度(concurrent validity) 測驗分數與效標分數在相近時間取得,再計算兩者的相關。例如,以新編的寫作測驗分數,與同一時期既有且可信的寫作測驗分數比較。

其他效度證據

  • 內容效度(content validity):檢視測驗內容是否適切、充分涵蓋欲測量的領域,通常由專家審查或依雙向細目表檢核,並非主要以單一相關係數表示。
  • 建構效度(construct validity):檢視測驗分數是否能支持所欲測量的心理或教育構念,例如寫作能力。可綜合因素分析、與相關變項的關係、不同群體差異等證據判斷,也不是單一效度係數即可完整說明。

(二)作文比賽應提出的效度係數證據

解題方法

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