Rasch分析：大学生主动合作学习量表质量评估

"大学生学习体验调查中主动合作学习维度量表的Rasch分析" 这篇论文主要探讨了在大学生学习体验调查中，如何运用Rasch分析法来评估主动合作学习（ACL）维度量表的质量。Rasch模型是一种数学统计模型，常用于测量量表的效度和信度，确保其能够准确反映被测量的概念。在教育和心理学领域，这种模型尤其适用于评价问卷或量表的设计是否合理，以及数据是否符合模型的预期。 论文作者王国庆和刘金兰以天津大学的学生学习体验调查数据为例，对ACL维度量表进行了深入分析。他们首先通过拟合度分析，检查量表条目与Rasch模型的匹配程度。拟合度是衡量量表条目是否能反映出预期的难度水平和学生能力之间关系的重要指标，良好的拟合度表明量表条目设计得当，能够有效区分不同水平的学生。 接着，作者进行了选项分类检验，这是评估量表条目是否具有清晰区分度的一个步骤。如果一个条目的各个选项能够有效地将受访者区分开，那么这个条目就被认为是有效的。此外，他们还进行了差分项目功能（DIF）检验，目的是确认量表中的条目对于所有被调查者是否都具有相同的测量效果，即是否存在因性别、年级或其他个人特征导致的测量偏差。 在高等教育背景下，随着学生数量的急剧增长，关注学生的学习体验变得尤为重要。主动合作学习作为一种有效的教学策略，旨在提高学生的参与度、团队协作能力和问题解决能力。通过Rasch分析，可以优化ACL量表，确保它能准确地反映学生在合作学习中的表现，从而为教育者提供更可靠的数据支持，以改进教学方法和课程设计。 中国当前的高等教育面临挑战，包括如何在大规模教育环境下保证教学质量，Rasch分析的应用为此提供了一种科学的工具。通过这种方法，教育者可以更好地理解学生的学习体验，特别是合作学习方面，进而调整教学策略，提升教育质量。 这篇论文通过实证研究展示了Rasch模型在评估大学生学习体验量表中的价值，对于理解和改进高等教育环境下的主动合作学习具有重要的理论和实践意义。通过对量表的深度分析，不仅可以提升量表的信度和效度，还能为教育决策提供更加精准的数据支持。