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    在認知診斷測量架構中的試題差異功能偵測效果探討
    (2012) 洪素蘋; Su-Pin Hung
    試題差異功能檢驗已被視為在測驗發展過程的重要程序。隨著認知診斷評量持續在實務與方法學研究方面受到關注，在認知診斷測量架構下的試題差異功能議題自然也莫可忽視。本研究涵蓋三大目的，首先，本研究提出以模式為基礎所進行的試題差異功能偵測方法以處理認知診斷評量架構下的補償與非補償性資料；其次，本研究聚焦於過去在認知診斷測量架構下的試題差異功能研究中所忽視的當測驗受到偏誤試題污染的相關議題。最後，本研究以更系統性的探討可能影響試題差異功能偵測方法成效的因素，並將這些可能的影響因素導入於模擬研究設計中。本研究以馬克夫鍊蒙地卡羅演算法分別針對兩個所提出的模式進行參數估計，並且比較參數回覆性效果，同時檢驗在不同測驗情境下，使用模式為基礎的試題差異功能偵測方法與非參數取向的MH以及LR等試題差異功能偵測方法的型一錯誤率以及統計檢定力。除此之外，本研究加入了淨化程序於MH以及LR等試題差異功能偵測方法之中，並探討加入試題淨化程序後對於試題差異功能偵測的效能能否提升。最後，本研究使用2007年國際數學與科學教育成就趨勢調查研究中四年級數學科評量為範例，說明如何運用所提出的試題差異功能偵測方法於實務情境中。研究結果發現，在參數回覆方面，本研究所提出的兩個模式為基礎的試題差異功能偵測方法其參數回覆性效果甚佳。而在不同試題差異功能偵測方法的比較方面，本研究發現在相同測驗情境下以模式為基礎的試題差異功能檢驗方法其型一錯誤率的控制以及統計檢定力均優於MH以及LR。再者，模擬研究結果發現，當處理認知診斷測量資料時，試題遭受污染而未加以進行淨化程序即進行試題差異功能偵測，將會影響偵測效果，並且得到錯誤的結論。隨著淨化程序的加入，可以幫助改善MH以及LR等試題差異功能偵測方法在特定情境下的型一錯誤率的控制以及統計檢定力。不過此兩種方法，即使加入淨化程序後，仍無助於解決當受試者平均能力分布差異很大時，所造成的第一類型錯誤率膨脹的問題。最後，本研究也發現相較於MH以及LR等試題差異功能偵測方法，本研究所提出的模式為基礎的試題差異功能偵測方法在試題差異功能偵測的結果解釋較為細緻，並且能藉由模式擴展找出可能造成試題差異功能原因的前瞻性。
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    擴散性思考與聚斂性思考的交會
    (國立臺灣師大學研究發展處, 2009-12-??) 陳學志; 洪素蘋; 許禕芳; 邱皓政; 關秉寅; 詹志禹; Hsueh-Chin Chen; Su-Pin Hung; Yi-Fang Hsu; Haw-Jeng Chiou; Ping-Yin Kuan; Chih-Yu Chan
    本研究旨在編擬一套適用於臺灣高中職學生的創造認知能力測量工具。測驗的建置，融合擴散性思考與頓悟性思考兩種客觀測量工具的優勢並改善其缺失，同時利用中文方塊字富有變化的有限集合特性，編製「有限解答之擴散性思考測驗」。測驗內容要求學生在某中文字（例如「里」字）上，進行部分筆畫的刪減，以拆解出其他合法的中文字。依據學生作答反應的個數、類別與新奇性，分別評定其流暢力、變通力與獨創力。其優點：一、評量兼顧新奇性與適切性；二、評分簡便且指標多元。本研究以北臺灣地區的高中職學生為母群體進行抽樣與施測，取得效標關聯效度證據。最後，以1,200 位高中職學生為樣本建立測驗的獨創性常模，提供後續研究者一套合宜的評量工具。