36、挪威阅读测试交付模式转变的影响

挪威阅读测试交付模式转变的影响

1. 研究背景与问题提出

随着大规模评估领域的发展,纸质阅读测试正逐渐被数字化的屏幕测试所取代。2016 年挪威国家阅读评估数字化的准备工作,为开展青少年阅读测试模式效应研究提供了独特机会。研究主要探讨了两个问题:
- 学生在纸质和屏幕上处理文本及答题时,整体阅读理解表现的差异程度。
- 测试交付模式的改变是否对男女生的阅读理解测试结果产生相同影响。

了解这些问题有助于理解交付模式如何影响学生阅读,以及测试条件变化对学生评估公平性的影响。从公平角度看,确保学生拥有与过去相同的成功机会至关重要。

2. 整体阅读表现差异结果

研究发现,13 - 14 岁学生的整体阅读表现并未因交付模式而出现显著差异。这与该领域的一些研究预期相反。不过,这个年龄段的学生常被称为“数字原住民”,多数具备丰富的数字技能和经验。在挪威教育政策中,儿童的数字技能受到重视,中小学广泛使用电脑和平板作为学习工具。挪威儿童和青少年在家中也有使用数字设备的经验,如 99%的 17 - 18 岁青少年拥有自己的手机,超 98%拥有自己的电脑。在 2016 年的 PIRLS 中,挪威在儿童数字设备获取方面排名最高。

此外,在为每种测试模式做准备时,研究人员努力确保数字解决方案的门槛较低。为使数字化测试与之前的纸质版本保持一致,屏幕版和印刷版尽可能相似,同时保证使用电脑的技术要求不超过该年龄段的预期。学生主要使用鼠标和键盘答题及导航,导航工具包括滚动条和标签。鉴于学生的导航技能,这些要求并不具有太大挑战性。

3. 性别差异问题及结果

对于测试交付模式对男女生阅读理解测试结果的影响,相关

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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