Rasch模型在国内语言测评领域应用现状及展望

Authors

  • 强 刘 四川外国语大学

DOI:

https://doi.org/10.70693/jyxb.v1i1.25

Keywords:

Rasch模型；语言测评；信效度；分数等值；计算机自适应测试

Abstract

摘要：Rasch模型作为项目反应理论的经典模型，因结果可信度高、解释力强，在语言测试领域受到广泛关注。本文基于文献分析法，以中国知网（CNKI）2003—2023年间130篇核心文献为样本，借助Citespace工具探究Rasch模型在国内语言测评领域的应用现状、问题与未来方向。研究发现：Rasch模型的应用集中于信效度验证、评分一致性分析及分数等值研究，且多聚焦高等教育领域（占比70%）。现存问题包括基础教育阶段应用不足（仅占23%）、信效度验证方法单一化等。未来应推动Rasch模型在基础教育常态化测评中的应用，结合多模态效度验证方法，如访谈、认知诊断等，并探索其与计算机自适应语言测试，如AI命题与评估的融合路径。

基金项目：四川外国语大学研究生科研创新项目(SISU2024XK120)

References

[1]陈富国,李伟明.Rasch模型及其参数的近似估计[J].江西师范大学学报,1987(02):75-81.

[2]罗冠中.Rasch模型及其发展[J].教育研究与实验,1992(02):40-43.

[3]朱正才,杨惠中,杨浩然.Rasch模型在CET考试分数等值中的应用[J].现代外语,2003(01):69-75.

[4]王立非,江进林.全国商务英语考试的设计与信效度研究[J].外语与外语教学,2011(06):35-40.

[5]杨建原,曾薇.Rasch模型在等级量表设计中的应用[J].中国考试,2012(05):12-18.[6]史剑雄,王佶旻.诊断性写作测试评分量表的构建研究[J].语言文字应用,2022(03):114-123.

[7]温倩.多面Rasch模型的商务谈判口译行为测试效度验证[J].中国外语,2019,16(03):73-82.

[8]吴雪峰.英语概要写作评分量表研制的实证研究[J].中国外语教育,2018,11(02):57-66+86.

[9]Lado.R．L anguage Testing：The Construction and Use of Foreign L anguage Testing．London：Longman，1961．

[10]李久亮.基于多层面Rasch模型的概要写作效度验证[J].外语测试与教学,2022(03):38-48.

[11]邹润.基于Rasch模型的配对口语测试评分量表的效度研究[J].解放军外国语学院学报,2023,46(05):20-29.

[12]杨志强,许吟雪,全冬.PRETCO口试评分效度研究[J].重庆三峡学院学报,2018,34(02):121-128.

[13]胡壮麟.ChatGPT谈外语教学[J].中国外语,2023,20(03):1+12-15.DOI:10.13564/j.cnki.issn.1672-9382.2023.03.003.

[14]何莲珍,张洁.多层面Rasch模型下大学英语四、六级考试口语考试(CET-SET)信度研究[J].现代外语,2008(04):388-398+437.

[15]吕晓轩,任伟.基于Rasch模型的《中国英语能力等级量表》笔译自评量表效度研究[J].外语教学,2022,43(01):57-61+94.

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Published

2025-05-26

How to Cite

刘强. (2025). Rasch模型在国内语言测评领域应用现状及展望. 中国现代教育学报 , 1(1), 56–62. https://doi.org/10.70693/jyxb.v1i1.25

Issue

Vol. 1 No. 1 (2025): 中国现代教育学报[1卷1期]

Section

Articles

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Copyright (c) 2025 强 刘

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