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摘 要：《数学学科知识与教学能力》（高级中学）试题与考试大纲的一致性，体现着该科目考试命题的宗旨和质量，亦影响着考生的考试结果。本文基于“SEC一致性研究模式”对2017年度《数学学科知识与教学能力》（高级中学）试题与考试大纲的一致性进行定量分析，发现：2017年（上、下半年）试题与考试大纲的一致性不显著，主要表现在：（1）在“知识维度”上，2017年（上、下半年）试题各模块考查比例与考试大纲规定不一致;（2）在“认知过程维度”上，2017年（上、下半年）试题和考纲的考查比例都一致偏向于考查知识的“运用”，但在“认知过程维度”上的其它考查要求上比例参差不齐。建议：（1）试题的命制应基于考试大纲，全面落实考纲的要求;（2）考生备考复习应兼顾考试大纲和历年真题。
关键词：教师资格证考试; 考纲; 一致性; SEC模式
中图分类号：G405
文献标识码：A文章编号：2095-5995（2018）11-0012-09
一、引言
百年大计，教育为本;教育大计，教师为本。中小学教师是促进教育发展和改革的关键，而中小学教师资格证考试是加强教师队伍建设，提高教师整体素质的重要措施。2011年前我国教师资格证考试是各省独立组织（简称为“省考”），考试科目为《教育学》和《教育心理学》，由于考查形式简单、难度较小，加之各省考查标准与监管体制的差异，“省考”做法难以提高教师队伍的整体水平。从2011年9月开始，教育部率先在浙江、湖北两省启动了中小学教师资格考试和定期注册改革试点，使教师资格证考试从“省考”走向了“国考”。截至目前，除了西藏、内蒙古、新疆三个地区外，全国28个省份均参加了改革试点。此次改革本着育人导向、能力导向、实践导向和专业化导向的考查理念，加强对考生的教师综合能力考查，其考试科目设置为《综合素质》 、《教育知识与能力》 、《学科知识与教学能力》，其中《数学学科知识与教学能力》（高级中学）作为新增科目，考试大纲中要求其试题应包括学科知识、课程知识、教学知识、教学技能四个模块。作为对考生数学素养和数学教学能力的考查，《数学学科知识与教学能力》试题（以下简称为“试题”）考查内容是否严格执行考试大纲（简称为“考纲”）的要求？也即试题与考纲二者之间的考查一致吗？一致性程度如何？考查这些问题，既可以提升考试命题质量，也有利于促进考生应考准备。故本文以2017年度的考题为对象，依据SEC一致性分析模式，来量化考察目前《数学学科知识与教学能力》（高级中学）试题与考纲的一致性。
二、研究设计
（一） 概念界定
一致性是指分析和判断两种及以两种上要素间相吻合的程度[1]。本文研究的一致性是高中数学教师资格考试《数学学科知识与教学能力》（高级中学）试题与考纲的一致性。
（二）研究方法
本文采取SEC（Surveys of Enacted Curriculum）一致性研究模式，这是目前国外研究评价内容与课程标准或各个要素间一致性研究的主要工具。SEC一致性研究模式是由教育学者安德鲁·帕特和约翰·史密森基于Webb研究模式发展的，他们认为衡量一致性最主要的维度是知识种类和知识深度，并构建了一致性分析的“知识维度×认知过程维度”二维矩阵。
SEC一致性研究模式的操作程序如下：（1）对研究内容的“知识广度”（“知识维度”）和“知识深度”（“认知过程维度”）进行划分，建立以“知识维度×认知过程维度”为框架的二维矩阵，其中：“知识维度”为纵轴、“认知过程维度”为横轴;（2）对考纲和试题进行编码，分别统计到二维矩阵中;（3）为使二维矩阵间具有可比性，本文将对二维矩阵中的所有单元格进行标准化处理;（4）根据波特一致性系数公式[2]（P=1-∑ni=1|xi-yi|2）计算一致性系数，根据所得到的一致性系数的大小定量分析考纲和试题的一致性程度（其中：n表示二维表中单元格的总数量;
i表示二维表中某一具体的单元格，取值在1～n之间;xi、yi分别表示两个表对应单元格的比率值;波特一致性系数p取值在0～1之间，p取值越大，表示一致性程度较高，当p=0时，表示完全不一致;当p=1时，表示完全一致）
（三） 研究过程
1.二维矩陣建立
根据《数学学科知识与教学能力》（高级中学）考纲中数学学科知识内容模块的考查要求，将“知识维度×认知过程维度”二维矩阵中的“知识维度”分成4个次级维度：学科知识、课程知识、教学知识、教学技能;课标将知识的认知水平分成3个基本水平：了解、理解、运用，通过对考纲中数学学科知识内容模块条目下的具体考试要求进行分析，发现这3个基本水平的划分过于笼统，现结合2001版布卢姆认知领域教育目标分类，对考纲中的具体考试要求条目进行分析，将“认知过程维度”分成了6个水平：记忆、理解、应用、分析、评价、创造。[3]其中“认知过程维度”与《数学学科知识与教学能力》（高级中学）考纲中对应的行为动词分别如表一。
根据以上对“知识维度”及“认知过程维度”的界定，研究建构“知识维度×认知过程维度”4×6的二维矩阵，见表2。
2.考纲编码
依据上述建立的二维矩阵，研究者准确找出考纲中每一个知识维度模块下的具体考试内容条目中的行为动词，根据表1对考纲中的行为动词进行整理，具体示例如下：
考纲中“熟悉《课标》所规定教学内容的知识体系，掌握《课标》对教学内容的要求”这一具体条目属于“课程知识”模块的内容，编码时将其编入“知识维度”中的“课程知识”维度，出现2个行为动词“熟悉、掌握”分别属于“认知过程维度”中的“记忆”和“运用”水平，因此在“课程知识”和“记忆”维度、“课程知识”和“运用”维度的交叉处分别记为“1”。
为了提高分析结果的准确性，研究者对《数学学科知识与教学能力》（高级中学）考纲进行深度剖析并将认知过程维度进行分类标记：记忆——A、理解——B、运用——C、分析——D、评价——E、创造——F，具体分析结果，见表3： 对表4考纲编码结果进行标准化处理，用4×6矩阵中每一个单元格的数据分别除以31，得到考纲编码的比率结果，见表5：
3.试题编码
对2017年（上、下半年）试题进行编码时，结合考纲分析判断试卷中每道题在“知识维度”中属于哪一维度;其次，对照考纲判断该题考查了“知识维度”下的哪些内容条目，判断具体内容条目中的行为动词在“认知过程维度”中处于哪一个水平;最后，在4×6二维矩阵对应的“知识维度”与“认知过程维度”交叉处填入数据。研究者选取了2017年上半年中小学教师资格考试数学学科知识与教学能力试题（高级中学）中的一个单项选择题为例，进行说明，具体示例如下：
分析题目，判断该题在考纲中属于“学科知识”内容模块下的大学本科数学专业基础课程知识，考查的具体要求是：“准确掌握基本概念，熟练进行运算，并能够利用这些知识去解决中学数学的问题”，该条目包含的行为动词有：“掌握”、“运算”、“利用”、“解决”，与表1对应发现：这4个行为动词均属于认知过程维度下的“运用”维度，因此在“学科知识”维度与“运用”维度交叉处填“4”。
参照上述示例的分析方法对2017年（上、下半年）试题进行分析并编码，见表6：
对表6的2017年（上、下半年）《数学学科知识与教学能力》（高级中学）试题编码结果进行数量统计：
同样地，对表7中的数据进行标准化处理，用4×6矩阵中每一个单元格的数据分别除以55，得到2017年上半年试题编码的比率结果，见表8：
用同样的方法获得2017年下半年试题编码结果及其比率结果，见表9和表10：
4.“SEC”一致性工具对试题分析的信、效度分析
为了验证用“SEC”一致性分析工具对《数学学科知识与教学能力》（高级中学）试题与考纲的一致性分析的可靠性，现对2017年（上、下半年）试题进行二次编码，并利用SPSS软件对编码数据进行信度、效度分析。
（1）“SEC”一致性工具下对2017年（上、下半年）试题二次编码结果
用“SEC”一致性分析方法对2017年（上半年）试题进行二次编码结果，见表11：
用“SEC”一致性工具对2017年（下半年）试题进行二次编码结果，见表12：
（2） 信、效度分析
①信度
信度分析一般采用克伦巴赫α系数进行分析，通常α系数越高，测量工具的信度也就越高，一般情况下，克隆巴赫α系数达到 070 就可接受，介于070-098 之间被认为属高信度。[5]本文通过 SPSS 软件对2017年（上、下半年）试题二次编码数据进行分析，得到2017年（上、下半年）试题的克伦巴赫α系数，见表13、表14：
通过上述分析，我们可从表13、表14得到：2017年（上半年）试题的克伦巴赫α系数为0933，2017年（下半年）试题的克伦巴赫α系数为0892，都介于07-098之间，说明测量工具的信度为高信度，即：利用“SEC一致性”工具分析2017年（上、下半年）试题的方法较可靠。
②效度
“SEC”一致性研究模式是目前国外研究评价内容与课程标准或各个要素间一致性研究的主要工具，因此，“SEC”一致性研究工具具有较高的效度。
三、研究结果与数据分析
为了能直观考查2017年（上、下半年）试题与考纲考查比例的分布情况，现将二者分别从“知识维度”及“认知过程维度”两侧面进行分析比较：
（一）知识维度
根据2017年上、下半年试题与考纲的编码数据比率表中“知识维度”比率数据，得到分布直方图，见图1：
由图1可知：2017年（上、下半年）试题在“学科知识”上的考查比例超过考纲的要求，在“课程知识”、“教学知识”、“教学技能”上的考查比例都低于考纲的要求;2017年（上、下半年）试题较注重考查“学科知识”，而考纲则较注重考查“教学技能”，二者的考查重点完全倒置;2017年下半年没有考查“教学知识”维度。由上可以看出，试题中某些内容模块的缺失也是造成试题与考纲不一致的原因之一。
（二） 认知过程维度
同样地，根据2017年（上、下半年）试题与考纲的编码数据比率表中“认知过程维度”比率数据，得到分布直方图，见图2：
由图2可知：2017年（上、下半年）试题在“理解”、“运用”维度上的考查比例超过了考纲的要求，在“记忆”、“评价”、“创造”维度上的考查比例低于考纲的要求;2017年上半年试题没有考查“分析”、“创造”维度，2017年下半年试题没有考查“评价”维度。由上可以看出，试题与考纲在“运用”维度的考查比例分布较一致，但在其他维度的考查比例分布上参差不齐，差异较大。
（三）一致性系数
将表5、表8、表10的标准化比率数据代入porter一致性公式中，计算得到2017年（上、下半年）试题与考纲的porter一致性系数，见表15：
美國学者Gavin WFulmer[4]通过R软件进行随机模拟实验来确定判断一致性标准的临界值。在给定显著水平为005的情况下，计算不同单元格及不同标准点下的临界值，若一致性系数大于显著水平的临界值，则说明试题与考纲的显著一致性;反之，二者间的一致性不显著。
由于本研究构建的是4×6的二维矩阵，根据Fulmer的临界值表：在005显著水平下（4×6的单元格、30标准点）的临界值上、下限为08849、07867，2017年上半年试题的波特一致性系数04399低于临界值下限07867;同理，2017年下半年的波特一致性系数04677也低于临界值下限07867，因此：2017年（上、下半年）试题与考纲一致性不显著。 四、结论与建议
（一）研究结论
研究结果表明：2017年（上、下半年）试题与考纲一致性不显著。主要表现：（1）在“知识维度”上，2017年（上、下半年）试题各模块考查比例与考试大纲规定不一致：2017年（上、下半年）试题都比较注重考查“学科知识”，而考纲注重考查“教学技能”，二者的考查重点完全倒置;（2）对于“认知过程维度”上，2017年（上、下半年）试题和考纲在“运用”维度的考查比例分布较一致，但在其他维度的考查比例分布上参差不齐，差异较大。整体而言，试题与考纲一致性不显著。
（二）思考与建议
1.试题的命制应基于考试大纲，全面落实考纲的要求
基于考纲进行试题命制，才能做到试题与考纲一致，不仅能强化考纲的指导作用，选拔出具有专业能力的教师，也能加强我国教师队伍的质量和提升我国教师的素质问题。考生的数学学科专业能力也能通过考试来体现，因此，试题的命制对考生而言至关重要。对于试题设置命题者应考虑到：（1）科学合理的设置试卷结构，均匀分布考点。全方位考查考生该具备的教师专业能力、全面落实教师资格（国考）的育人导向、能力导向、实践导向和专业化导向的考查理念;（2）完善考纲，加强考纲的科学性和时代性。根据社会和经济的发展需求，制定出合理的要求，为考题的设置提供强有力的依据，并为选拔出符合社会发展需求的教师提供强大的保障。
2.考生备考复习应兼顾考试大纲和历年真题
考纲是试卷命制的依据，是最具有权威性的考试指导文件，但从上述试题与考纲的一致性程度看，二者的一致性不显著，故建议备考者不能过分的依赖考纲，适当参考即可。对于具体的考查内容，还是建议备考者多练习历年考试真题，从真题中总结教师资格考试《数学学科知识与教学能力》考查的侧重点及应试策略。
参考文献：
[1]Paris （France）. Science and Mathematics Education in the United States： Eight Innovations： Proceedings of the OECD International Conference on Science， Mathematics and Technology Education （Paris， France， November 5-7， 1991） [J]. 1993：231.
[2] Porter， Andrew C. Measuring the Content of Instruction： Uses in Research and Practice [J]. Educational Researcher， 2002， 31（7）：3-14.
[3]李艳霞，司继伟.论布卢姆认知领域教育目标分类的修订及其教育含义[J].教育教学， 2007（36）：95-96
[4] Fulmer G W. Estimating Critical Values for Strength of Alignment Among Curriculum， Assessments， and Instruction [J]. Journal of Educational & Behavioral Statistics， 2011， 36（3）：381-402.
[5]錢晓燕.人教版初中数学教科书章前图的特征及使用状况研究[D].江苏师范大学，2018.
关键词：教师资格证考试; 考纲; 一致性; SEC模式
中图分类号：G405
文献标识码：A文章编号：2095-5995（2018）11-0012-09
一、引言
百年大计，教育为本;教育大计，教师为本。中小学教师是促进教育发展和改革的关键，而中小学教师资格证考试是加强教师队伍建设，提高教师整体素质的重要措施。2011年前我国教师资格证考试是各省独立组织（简称为“省考”），考试科目为《教育学》和《教育心理学》，由于考查形式简单、难度较小，加之各省考查标准与监管体制的差异，“省考”做法难以提高教师队伍的整体水平。从2011年9月开始，教育部率先在浙江、湖北两省启动了中小学教师资格考试和定期注册改革试点，使教师资格证考试从“省考”走向了“国考”。截至目前，除了西藏、内蒙古、新疆三个地区外，全国28个省份均参加了改革试点。此次改革本着育人导向、能力导向、实践导向和专业化导向的考查理念，加强对考生的教师综合能力考查，其考试科目设置为《综合素质》 、《教育知识与能力》 、《学科知识与教学能力》，其中《数学学科知识与教学能力》（高级中学）作为新增科目，考试大纲中要求其试题应包括学科知识、课程知识、教学知识、教学技能四个模块。作为对考生数学素养和数学教学能力的考查，《数学学科知识与教学能力》试题（以下简称为“试题”）考查内容是否严格执行考试大纲（简称为“考纲”）的要求？也即试题与考纲二者之间的考查一致吗？一致性程度如何？考查这些问题，既可以提升考试命题质量，也有利于促进考生应考准备。故本文以2017年度的考题为对象，依据SEC一致性分析模式，来量化考察目前《数学学科知识与教学能力》（高级中学）试题与考纲的一致性。
二、研究设计
（一） 概念界定
一致性是指分析和判断两种及以两种上要素间相吻合的程度[1]。本文研究的一致性是高中数学教师资格考试《数学学科知识与教学能力》（高级中学）试题与考纲的一致性。
（二）研究方法
本文采取SEC（Surveys of Enacted Curriculum）一致性研究模式，这是目前国外研究评价内容与课程标准或各个要素间一致性研究的主要工具。SEC一致性研究模式是由教育学者安德鲁·帕特和约翰·史密森基于Webb研究模式发展的，他们认为衡量一致性最主要的维度是知识种类和知识深度，并构建了一致性分析的“知识维度×认知过程维度”二维矩阵。
SEC一致性研究模式的操作程序如下：（1）对研究内容的“知识广度”（“知识维度”）和“知识深度”（“认知过程维度”）进行划分，建立以“知识维度×认知过程维度”为框架的二维矩阵，其中：“知识维度”为纵轴、“认知过程维度”为横轴;（2）对考纲和试题进行编码，分别统计到二维矩阵中;（3）为使二维矩阵间具有可比性，本文将对二维矩阵中的所有单元格进行标准化处理;（4）根据波特一致性系数公式[2]（P=1-∑ni=1|xi-yi|2）计算一致性系数，根据所得到的一致性系数的大小定量分析考纲和试题的一致性程度（其中：n表示二维表中单元格的总数量;
i表示二维表中某一具体的单元格，取值在1～n之间;xi、yi分别表示两个表对应单元格的比率值;波特一致性系数p取值在0～1之间，p取值越大，表示一致性程度较高，当p=0时，表示完全不一致;当p=1时，表示完全一致）
（三） 研究过程
1.二维矩陣建立
根据《数学学科知识与教学能力》（高级中学）考纲中数学学科知识内容模块的考查要求，将“知识维度×认知过程维度”二维矩阵中的“知识维度”分成4个次级维度：学科知识、课程知识、教学知识、教学技能;课标将知识的认知水平分成3个基本水平：了解、理解、运用，通过对考纲中数学学科知识内容模块条目下的具体考试要求进行分析，发现这3个基本水平的划分过于笼统，现结合2001版布卢姆认知领域教育目标分类，对考纲中的具体考试要求条目进行分析，将“认知过程维度”分成了6个水平：记忆、理解、应用、分析、评价、创造。[3]其中“认知过程维度”与《数学学科知识与教学能力》（高级中学）考纲中对应的行为动词分别如表一。
根据以上对“知识维度”及“认知过程维度”的界定，研究建构“知识维度×认知过程维度”4×6的二维矩阵，见表2。
2.考纲编码
依据上述建立的二维矩阵，研究者准确找出考纲中每一个知识维度模块下的具体考试内容条目中的行为动词，根据表1对考纲中的行为动词进行整理，具体示例如下：
考纲中“熟悉《课标》所规定教学内容的知识体系，掌握《课标》对教学内容的要求”这一具体条目属于“课程知识”模块的内容，编码时将其编入“知识维度”中的“课程知识”维度，出现2个行为动词“熟悉、掌握”分别属于“认知过程维度”中的“记忆”和“运用”水平，因此在“课程知识”和“记忆”维度、“课程知识”和“运用”维度的交叉处分别记为“1”。
为了提高分析结果的准确性，研究者对《数学学科知识与教学能力》（高级中学）考纲进行深度剖析并将认知过程维度进行分类标记：记忆——A、理解——B、运用——C、分析——D、评价——E、创造——F，具体分析结果，见表3： 对表4考纲编码结果进行标准化处理，用4×6矩阵中每一个单元格的数据分别除以31，得到考纲编码的比率结果，见表5：
3.试题编码
对2017年（上、下半年）试题进行编码时，结合考纲分析判断试卷中每道题在“知识维度”中属于哪一维度;其次，对照考纲判断该题考查了“知识维度”下的哪些内容条目，判断具体内容条目中的行为动词在“认知过程维度”中处于哪一个水平;最后，在4×6二维矩阵对应的“知识维度”与“认知过程维度”交叉处填入数据。研究者选取了2017年上半年中小学教师资格考试数学学科知识与教学能力试题（高级中学）中的一个单项选择题为例，进行说明，具体示例如下：
分析题目，判断该题在考纲中属于“学科知识”内容模块下的大学本科数学专业基础课程知识，考查的具体要求是：“准确掌握基本概念，熟练进行运算，并能够利用这些知识去解决中学数学的问题”，该条目包含的行为动词有：“掌握”、“运算”、“利用”、“解决”，与表1对应发现：这4个行为动词均属于认知过程维度下的“运用”维度，因此在“学科知识”维度与“运用”维度交叉处填“4”。
参照上述示例的分析方法对2017年（上、下半年）试题进行分析并编码，见表6：
对表6的2017年（上、下半年）《数学学科知识与教学能力》（高级中学）试题编码结果进行数量统计：
同样地，对表7中的数据进行标准化处理，用4×6矩阵中每一个单元格的数据分别除以55，得到2017年上半年试题编码的比率结果，见表8：
用同样的方法获得2017年下半年试题编码结果及其比率结果，见表9和表10：
4.“SEC”一致性工具对试题分析的信、效度分析
为了验证用“SEC”一致性分析工具对《数学学科知识与教学能力》（高级中学）试题与考纲的一致性分析的可靠性，现对2017年（上、下半年）试题进行二次编码，并利用SPSS软件对编码数据进行信度、效度分析。
（1）“SEC”一致性工具下对2017年（上、下半年）试题二次编码结果
用“SEC”一致性分析方法对2017年（上半年）试题进行二次编码结果，见表11：
用“SEC”一致性工具对2017年（下半年）试题进行二次编码结果，见表12：
（2） 信、效度分析
①信度
信度分析一般采用克伦巴赫α系数进行分析，通常α系数越高，测量工具的信度也就越高，一般情况下，克隆巴赫α系数达到 070 就可接受，介于070-098 之间被认为属高信度。[5]本文通过 SPSS 软件对2017年（上、下半年）试题二次编码数据进行分析，得到2017年（上、下半年）试题的克伦巴赫α系数，见表13、表14：
通过上述分析，我们可从表13、表14得到：2017年（上半年）试题的克伦巴赫α系数为0933，2017年（下半年）试题的克伦巴赫α系数为0892，都介于07-098之间，说明测量工具的信度为高信度，即：利用“SEC一致性”工具分析2017年（上、下半年）试题的方法较可靠。
②效度
“SEC”一致性研究模式是目前国外研究评价内容与课程标准或各个要素间一致性研究的主要工具，因此，“SEC”一致性研究工具具有较高的效度。
三、研究结果与数据分析
为了能直观考查2017年（上、下半年）试题与考纲考查比例的分布情况，现将二者分别从“知识维度”及“认知过程维度”两侧面进行分析比较：
（一）知识维度
根据2017年上、下半年试题与考纲的编码数据比率表中“知识维度”比率数据，得到分布直方图，见图1：
由图1可知：2017年（上、下半年）试题在“学科知识”上的考查比例超过考纲的要求，在“课程知识”、“教学知识”、“教学技能”上的考查比例都低于考纲的要求;2017年（上、下半年）试题较注重考查“学科知识”，而考纲则较注重考查“教学技能”，二者的考查重点完全倒置;2017年下半年没有考查“教学知识”维度。由上可以看出，试题中某些内容模块的缺失也是造成试题与考纲不一致的原因之一。
（二） 认知过程维度
同样地，根据2017年（上、下半年）试题与考纲的编码数据比率表中“认知过程维度”比率数据，得到分布直方图，见图2：
由图2可知：2017年（上、下半年）试题在“理解”、“运用”维度上的考查比例超过了考纲的要求，在“记忆”、“评价”、“创造”维度上的考查比例低于考纲的要求;2017年上半年试题没有考查“分析”、“创造”维度，2017年下半年试题没有考查“评价”维度。由上可以看出，试题与考纲在“运用”维度的考查比例分布较一致，但在其他维度的考查比例分布上参差不齐，差异较大。
（三）一致性系数
将表5、表8、表10的标准化比率数据代入porter一致性公式中，计算得到2017年（上、下半年）试题与考纲的porter一致性系数，见表15：
美國学者Gavin WFulmer[4]通过R软件进行随机模拟实验来确定判断一致性标准的临界值。在给定显著水平为005的情况下，计算不同单元格及不同标准点下的临界值，若一致性系数大于显著水平的临界值，则说明试题与考纲的显著一致性;反之，二者间的一致性不显著。
由于本研究构建的是4×6的二维矩阵，根据Fulmer的临界值表：在005显著水平下（4×6的单元格、30标准点）的临界值上、下限为08849、07867，2017年上半年试题的波特一致性系数04399低于临界值下限07867;同理，2017年下半年的波特一致性系数04677也低于临界值下限07867，因此：2017年（上、下半年）试题与考纲一致性不显著。 四、结论与建议
（一）研究结论
研究结果表明：2017年（上、下半年）试题与考纲一致性不显著。主要表现：（1）在“知识维度”上，2017年（上、下半年）试题各模块考查比例与考试大纲规定不一致：2017年（上、下半年）试题都比较注重考查“学科知识”，而考纲注重考查“教学技能”，二者的考查重点完全倒置;（2）对于“认知过程维度”上，2017年（上、下半年）试题和考纲在“运用”维度的考查比例分布较一致，但在其他维度的考查比例分布上参差不齐，差异较大。整体而言，试题与考纲一致性不显著。
（二）思考与建议
1.试题的命制应基于考试大纲，全面落实考纲的要求
基于考纲进行试题命制，才能做到试题与考纲一致，不仅能强化考纲的指导作用，选拔出具有专业能力的教师，也能加强我国教师队伍的质量和提升我国教师的素质问题。考生的数学学科专业能力也能通过考试来体现，因此，试题的命制对考生而言至关重要。对于试题设置命题者应考虑到：（1）科学合理的设置试卷结构，均匀分布考点。全方位考查考生该具备的教师专业能力、全面落实教师资格（国考）的育人导向、能力导向、实践导向和专业化导向的考查理念;（2）完善考纲，加强考纲的科学性和时代性。根据社会和经济的发展需求，制定出合理的要求，为考题的设置提供强有力的依据，并为选拔出符合社会发展需求的教师提供强大的保障。
2.考生备考复习应兼顾考试大纲和历年真题
考纲是试卷命制的依据，是最具有权威性的考试指导文件，但从上述试题与考纲的一致性程度看，二者的一致性不显著，故建议备考者不能过分的依赖考纲，适当参考即可。对于具体的考查内容，还是建议备考者多练习历年考试真题，从真题中总结教师资格考试《数学学科知识与教学能力》考查的侧重点及应试策略。
参考文献：
[1]Paris （France）. Science and Mathematics Education in the United States： Eight Innovations： Proceedings of the OECD International Conference on Science， Mathematics and Technology Education （Paris， France， November 5-7， 1991） [J]. 1993：231.
[2] Porter， Andrew C. Measuring the Content of Instruction： Uses in Research and Practice [J]. Educational Researcher， 2002， 31（7）：3-14.
[3]李艳霞，司继伟.论布卢姆认知领域教育目标分类的修订及其教育含义[J].教育教学， 2007（36）：95-96
[4] Fulmer G W. Estimating Critical Values for Strength of Alignment Among Curriculum， Assessments， and Instruction [J]. Journal of Educational & Behavioral Statistics， 2011， 36（3）：381-402.
[5]錢晓燕.人教版初中数学教科书章前图的特征及使用状况研究[D].江苏师范大学，2018.