近年來，隨著個性化自主學習概念的推廣和普及，各種網(wǎng)絡學習系統(tǒng)作為自主學習的重要手段也已被眾多高�；蜻h程教育部門所使用，例如：現(xiàn)已投入使用的 Blackboard(Cornell 大學，1997 ) 、WebCT ( Murray Goldberg，1997) 、Moodle( Martin Dougiamas， 2002) 、SaKai(Sakai，2004) 、Learning Space( IBM， 1999) ，以及藍鴿等學習系統(tǒng)。

　　摘要：在網(wǎng)絡自主學習日益普及的今天，如何快速高效的尋找和利用紛繁多樣的學習資源已成為人們關注的焦點。以項目反映理論IRT為依托的現(xiàn)代教育技術能夠?qū)�學習者的微觀認知能力進行準確的評估和診斷，發(fā)掘?qū)W習中的薄弱環(huán)節(jié)，為學習者提供對癥下藥式的補救型學習內(nèi)容，從而滿足學習者個性化自主學習的需求，并最終實現(xiàn)學習效率的最大化。

　　關鍵詞：中國教育期刊投稿,IRT,現(xiàn)代教育技術,英語閱讀,個性化補救型學習

　　基金項目：本文系2013西安交通大學基本科研業(yè)務費專項科研項目“基于IRT的英語閱讀自適應在線學習干預模式構建及題庫開發(fā)”(SK2013034)的部分研究成果。

　　I.研究背景

　　這些學習系統(tǒng)，為廣大學習者提供了內(nèi)容豐富的學習資源，很好的彌補了課堂教學時間及地點方面的局限性，因而取得了快速的發(fā)展。但與此同時，一些學習系統(tǒng)存在的固有問題也逐漸暴露出來。例如：完全相同的學習資源和千篇一律的學習界面，學習系統(tǒng)就像是各種書本知識的電子化展示，因材施教的理念在網(wǎng)絡自主學習中完全無從體現(xiàn)，學習者就猶如置身于知識的海洋，常常會感到困惑和茫然，不知從何學起。

　　這種粗放型的資源呈現(xiàn)方式，忽略了學習過程中有效干預指導的作用，將網(wǎng)絡自主學習簡單的等同于自己學習，不但無法滿足學習者個性化的學習需求，也不利于學習效率的快速提升，學習的效果自然也就大打折扣。

　　顯然，改進現(xiàn)有的學習系統(tǒng)，使其能夠根據(jù)學習者的個性特點，針對其學習薄弱環(huán)節(jié)為其提供最適合的學習內(nèi)容，通過對薄弱環(huán)節(jié)的補救型強化訓練達到學習效率的全面提升，已經(jīng)成為研究者不得不面對的一項課題。

　　2001年， 美國政府通過了“不讓一個孩子掉隊”的法案 NCLB (No Child Left Behind Act of 2001)，并規(guī)定美國所有實施的測驗均應給家長、老師和學生提供診斷信息，以便為學生提供個性化、補救型的學習內(nèi)容[1]。這一規(guī)定，猶如通過修補“木桶理論”中的最短板，從而實現(xiàn)木桶容積的整體提升一樣，勢必會極大程度地滿足學生個性化的學習需求，同時，最大限度的提高學習的效率。不僅如此，這種學習理念也為網(wǎng)絡學習系統(tǒng)的構建提供了重要的借鑒和參考價值。

　　II.IRT-Based現(xiàn)代教育技術的優(yōu)勢

　　美國著名語言學家克拉申(Krashen)于20 世紀80年代初期提出了語言輸入假說i+1理論。這一理論解釋了學習者怎樣習得語言，尤其是外語。具體來說， 如果學習者現(xiàn)有的水平為i，則輸入的內(nèi)容應有一個小超越，即i+1，其中“+1”部分就是當前語言知識狀態(tài)與下一語言狀態(tài)的間隔距離，即超越的部分 [2]�？死�申指出：只有在學習者接觸的大部分學習內(nèi)容可以理解，同時稍稍超越于i，達到i+1 水平的情況下，學習者才可能通過不斷地努力去吸收所接觸的語言材料， 并逐漸提高使用目的語的技能。而提供i+1式的個性化學習內(nèi)容則恰恰是目前網(wǎng)絡學習系統(tǒng)所無法實現(xiàn)的。IRT-Based現(xiàn)代教育技術在網(wǎng)絡學習系統(tǒng)中的使用，將極大地改觀這一局面，并帶來現(xiàn)有學習系統(tǒng)不可比擬的優(yōu)勢。

　　項目反應理論IRT(Item Response Theory的簡稱)是心理與教育測試理論的重要概念，是現(xiàn)代教育技術不可或缺的重要手段。根據(jù)IRT，被試完成的每一個項目都有自己的項目特征曲線，通過試題作答反應的可測性，以及被試個體潛能與其試題反應函數(shù)關系的基本一致性，采用一定的數(shù)學模型，運用IRT的數(shù)學概率推算方法，便可最終確定被試個體各項潛在能力的實際狀況。根據(jù)被試各項潛能的實際狀況，發(fā)掘出其微觀認知能力中的薄弱環(huán)節(jié)，并進一步對薄弱環(huán)節(jié)進行補救型專項強化提升，便可實現(xiàn)學習者學習效率的最大化。

　　事實上，基于IRT的現(xiàn)代教育技術，已經(jīng)成為國內(nèi)外教育測量領域研究的一個熱點內(nèi)容[3](姜強，趙蔚2011)。在過去的十余年間，相關研究在國外也已進行的如火如荼。例如，美國的大學生及研究生入學考試(TOEFL，和GRE)就是利用該項技術進行個性化測試的典型代表 [4](劉麗平，王文杰， 2006)。

　　因此，基于IRT的個性化補救型英語閱讀自主學習模式的構建及系統(tǒng)研發(fā)，將很好地彌補我國該領域?qū)嵶C研究的不足，極大地滿足學生個性化自主學習的需求，其研究的理論和實際應用價值都不容小覷。

　　III.本項研究的目標及主要內(nèi)容

　　3.1 本項研究的目標

　　本項目的研究目標是：以英語閱讀為載體，根據(jù)閱讀微觀認知結構，依托項目反應理論，借助計算機網(wǎng)絡技術，構建一個針對不同學生薄弱環(huán)節(jié)量身定制補救型學習內(nèi)容的自適應學習平臺，以便進行學習資源的最佳整合，實現(xiàn)真正的因材施教，滿足學生個性化自主學習的需求。而本項研究的開展和實施，也將對以下以下問題的解決起到很大的幫助作用。

　　1、有效解決目前自主學習資源繁雜，呈現(xiàn)方式單性一，學生學習無所適從的現(xiàn)象。

　　2、充分改變學生課外自主學習針對性較差，學習效率難以提高的現(xiàn)狀。

　　3、幫助學生了解自身學習水平及微觀認知結構中的缺陷和不足，并對學習薄弱環(huán)節(jié)進行補救型專項強化訓練，克服學習過程中的盲目性。

　　4、彌補課堂教學因材施教難以落實的不足。

　　3.2 本項研究的主要內(nèi)容

　　本項研究的主要內(nèi)容包括兩個層面：一是基于現(xiàn)代教育技術IRT的網(wǎng)絡個性化、補救型英語閱讀學習系統(tǒng)理論模型的構建;二是題庫的開發(fā)。具體步驟如下： 　　1、 以閱讀認知心理學為理論指導，參照已有的研究成果，確定英語閱讀過程中的各種微觀認知技能，并進行屬性分類和定義。

　　2、根據(jù)閱讀屬性的分類和定義，以大學英語教學大綱和四六級測試大綱為指導，編制閱讀試題，并進行信、效度驗證和試題修訂。

　　3、根據(jù)專家經(jīng)驗和樣本測試數(shù)據(jù)，依據(jù)Rasch模型，確定試題的難度參數(shù)b。

　　4、進行試題與Rasch模型契合度檢驗，淘汰不符合要求的試題。

　　5、按照b(難度)分層選題法，根據(jù)屬性分類分別組建學習能力診斷試題庫和強化訓練試題庫。

　　6、根據(jù)IRT理論中的Rasch模型對學習者閱讀能力和認知水平進行診斷評估。

　　7、生成個性化補救型英語閱讀學習內(nèi)容。

　　IV. 研究擬采取的思路和方法

　　以現(xiàn)代心理測量理論中的IRT理論及英語閱讀認知理論為研究的理論基礎，采用Rash模型和Bilog軟件進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析，利用計算機網(wǎng)絡技術最終生成在線英語閱讀學習平臺是研究的總體思路。而在研究的過程中，以下研究方法將成為目標實現(xiàn)的重要手段。

　　1、文獻檢索法：

　　> 回顧閱讀認知理論的形成、發(fā)展及閱讀屬性分類和定義的相關文獻。

　　> 檢索現(xiàn)代心理測量理論IRT的形成、發(fā)展;IRT理論的代表模型Rasch的應用前提及特點。

　　2、定量分析法：

　　> 進行樣本測試，驗證試題的信度、效度，標定試題的難度參數(shù)。

　　> 依據(jù)Rasch模型進行試題的篩選工作并對學生能力參數(shù)進行評估

　　> 采用Bilog軟件進行各項數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。

　　3、定性分析法：

　　> 專家評判標注：不少于7位相關閱讀專家對所命試題進行等級及屬性標注，確保試題均建立在同一量尺上并具備一定的可比性。

　　4、定性定量相結合：

　　> 通過專家咨詢、樣本測試共同確定試題難度并按照難度進行分級。

　　5、訪談法：

　　> 進行學生閱讀過程的有聲思維調(diào)查。

　　6、撰寫腳本，為網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫建模提供素材和設計方案。

　　7、組織不少于1千名學生進行平臺試用，并進一步修改、補充、完善試題庫。

　　V.結語

　　本項研究將具備重要的理論意義和實際應用價值，具體如下：

　　首先，本項目擬構建的基于IRT的個性化補救型英語閱讀自主學習系統(tǒng)彌補了我國個性化學習實證研究極度缺乏的不足。

　　其次，擬構建的學習系統(tǒng)改變了過去one-fits-all的單向?qū)W習資源呈現(xiàn)方式，實現(xiàn)了智能化人機互動，開創(chuàng)了量身定制式的學習新模式，使個性化在線自主學習成為可能。

　　第三，擬構建的學習系統(tǒng)能夠準確定位學生英語閱讀學習中的薄弱環(huán)節(jié)，找出影響學生英語閱讀水平提高的真正原因，通過為其提供目標明確、針對性強的補救型閱讀訓練內(nèi)容，使英語閱讀學習真正做到有的放矢，快速高效。

　　第四，本研究打破了不同學科、領域間的壁壘，實現(xiàn)了跨學科、跨領域的各項理論知識、實用技術與學科知識的相互交叉融合，為各學科領域間的互利共贏提供了重要的參考價值。

　　最后，該系統(tǒng)的成功構建將為今后數(shù)字化遠程教育實現(xiàn)雙向智能化人機互動提供參考和借鑒，因而具有重要的實際應用和理論參考價值。

　　參考文獻：

　　[1] 涂冬波，蔡艷，丁樹良. 認知診斷理論、方法與應用 [M]北京師范大學出版社 2012年9月第1版 pp.3

　　[2] 馬江濤. “輸入假說”與“最近發(fā)展區(qū)”的共性研究 [J]. 科技創(chuàng)新導報， 2009年第3期

　　[3] 姜強，趙蔚 “面向“服務”視角的自適應學習系統(tǒng)設計與實現(xiàn)”[J] 《中國電化教育》 2011年02期

　　[4]劉麗平，王文杰 “基于Web的自適應性智能試題庫的設計”[J]《計算機系統(tǒng)應用》2006年第04期

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