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摘要：在网络自主学习日益普及的今天，如何快速高效的寻找和利用纷繁多样的学习资源已成为人们关注的焦点。以项目反映理论IRT为依托的现代教育技术能够对学习者的微观认知能力进行准确的评估和诊断，发掘学习中的薄弱环节，为学习者提供对症下药式的补救型学习内容，从而满足学习者个性化自主学习的需求，并最终实现学习效率的最大化。
关键词：IRT；现代教育技术；英语阅读；个性化补救型学习
基金项目：本文系2013西安交通大学基本科研业务费专项科研项目“基于IRT的英语阅读自适应在线学习干预模式构建及题库开发”（SK2013034）的部分研究成果。
I.研究背景
近年来，随着个性化自主学习概念的推广和普及，各种网络学习系统作为自主学习的重要手段也已被众多高校或远程教育部门所使用，例如：现已投入使用的Blackboard（Cornell 大学，1997 ） 、WebCT （ Murray Goldberg，1997） 、Moodle（ Martin Dougiamas， 2002） 、SaKai（Sakai，2004） 、Learning Space（ IBM， 1999） ，以及蓝鸽等学习系统。这些学习系统，为广大学习者提供了内容丰富的学习资源，很好的弥补了课堂教学时间及地点方面的局限性，因而取得了快速的发展。但与此同时，一些学习系统存在的固有问题也逐渐暴露出来。例如：完全相同的学习资源和千篇一律的学习界面，学习系统就像是各种书本知识的电子化展示，因材施教的理念在网络自主学习中完全无从体现，学习者就犹如置身于知识的海洋，常常会感到困惑和茫然，不知从何学起。
这种粗放型的资源呈现方式，忽略了学习过程中有效干预指导的作用，将网络自主学习简单的等同于自己学习，不但无法满足学习者个性化的学习需求，也不利于学习效率的快速提升，学习的效果自然也就大打折扣。
显然，改进现有的学习系统，使其能够根据学习者的个性特点，针对其学习薄弱环节为其提供最适合的学习内容，通过对薄弱环节的补救型强化训练达到学习效率的全面提升，已经成为研究者不得不面对的一项课题。
2001年， 美国政府通过了“不让一个孩子掉队”的法案 NCLB （No Child Left Behind Act of 2001），并规定美国所有实施的测验均应给家长、老师和学生提供诊断信息，以便为学生提供个性化、补救型的学习内容[1]。这一规定，犹如通过修补“木桶理论”中的最短板，从而实现木桶容积的整体提升一样，势必会极大程度地满足学生个性化的学习需求，同时，最大限度的提高学习的效率。不仅如此，这种学习理念也为网络学习系统的构建提供了重要的借鉴和参考价值。
II.IRT-Based现代教育技术的优势
美国著名语言学家克拉申（Krashen）于20 世纪80年代初期提出了语言输入假说i+1理论。这一理论解释了学习者怎样习得语言，尤其是外语。具体来说， 如果学习者现有的水平为i，则输入的内容应有一个小超越，即i+1，其中“+1”部分就是当前语言知识状态与下一语言状态的间隔距离，即超越的部分[2]。克拉申指出：只有在学习者接触的大部分学习内容可以理解，同时稍稍超越于i，达到i+1 水平的情况下，学习者才可能通过不断地努力去吸收所接触的语言材料， 并逐渐提高使用目的语的技能。而提供i+1式的个性化学习内容则恰恰是目前网络学习系统所无法实现的。IRT-Based现代教育技术在网络学习系统中的使用，将极大地改观这一局面，并带来现有学习系统不可比拟的优势。
项目反应理论IRT（Item Response Theory的简称）是心理与教育测试理论的重要概念，是现代教育技术不可或缺的重要手段。根据IRT，被试完成的每一个项目都有自己的项目特征曲线，通过试题作答反应的可测性，以及被试个体潜能与其试题反应函数关系的基本一致性，采用一定的数学模型，运用IRT的数学概率推算方法，便可最终确定被试个体各项潜在能力的实际状况。根据被试各项潜能的实际状况，发掘出其微观认知能力中的薄弱环节，并进一步对薄弱环节进行补救型专项强化提升，便可实现学习者学习效率的最大化。
事实上，基于IRT的现代教育技术，已经成为国内外教育测量领域研究的一个热点内容[3]（姜强，赵蔚2011）。在过去的十余年间，相关研究在国外也已进行的如火如荼。例如，美国的大学生及研究生入学考试（TOEFL，和GRE）就是利用该项技术进行个性化测试的典型代表[4]（刘丽平，王文杰， 2006）。
因此，基于IRT的个性化补救型英语阅读自主学习模式的构建及系统研发，将很好地弥补我国该领域实证研究的不足，极大地满足学生个性化自主学习的需求，其研究的理论和实际应用价值都不容小觑。
III.本项研究的目标及主要内容
3.1 本项研究的目标
本项目的研究目标是：以英语阅读为载体，根据阅读微观认知结构，依托项目反应理论，借助计算机网络技术，构建一个针对不同学生薄弱环节量身定制补救型学习内容的自适应学习平台，以便进行学习资源的最佳整合，实现真正的因材施教，满足学生个性化自主学习的需求。而本项研究的开展和实施，也将对以下以下问题的解决起到很大的帮助作用。
1、有效解决目前自主学习资源繁杂，呈现方式单性一，学生学习无所适从的现象。
2、充分改变学生课外自主学习针对性较差，学习效率难以提高的现状。
3、帮助学生了解自身学习水平及微观认知结构中的缺陷和不足，并对学习薄弱环节进行补救型专项强化训练，克服学习过程中的盲目性。
4、弥补课堂教学因材施教难以落实的不足。
3.2 本项研究的主要内容
本项研究的主要内容包括两个层面：一是基于现代教育技术IRT的网络个性化、补救型英语阅读学习系统理论模型的构建；二是题库的开发。具体步骤如下： 1、 以阅读认知心理学为理论指导，参照已有的研究成果，确定英语阅读过程中的各种微观认知技能，并进行属性分类和定义。
2、根据阅读属性的分类和定义，以大学英语教学大纲和四六级测试大纲为指导，编制阅读试题，并进行信、效度验证和试题修订。
3、根据专家经验和样本测试数据，依据Rasch模型，确定试题的难度参数b。
4、进行试题与Rasch模型契合度检验，淘汰不符合要求的试题。
5、按照b（难度）分层选题法，根据属性分类分别组建学习能力诊断试题库和强化训练试题库。
6、根据IRT理论中的Rasch模型对学习者阅读能力和认知水平进行诊断评估。
7、生成个性化补救型英语阅读学习内容。
IV. 研究拟采取的思路和方法
以现代心理测量理论中的IRT理论及英语阅读认知理论为研究的理论基础，采用Rash模型和Bilog软件进行数据的统计和分析，利用计算机网络技术最终生成在线英语阅读学习平台是研究的总体思路。而在研究的过程中，以下研究方法将成为目标实现的重要手段。
1、文献检索法：
> 回顾阅读认知理论的形成、发展及阅读属性分类和定义的相关文献。
> 检索现代心理测量理论IRT的形成、发展；IRT理论的代表模型Rasch的应用前提及特点。
2、定量分析法：
> 进行样本测试，验证试题的信度、效度，标定试题的难度参数。
> 依据Rasch模型进行试题的筛选工作并对学生能力参数进行评估
> 采用Bilog软件进行各项数据的统计分析。
3、定性分析法：
> 专家评判标注：不少于7位相关阅读专家对所命试题进行等级及属性标注，确保试题均建立在同一量尺上并具备一定的可比性。
4、定性定量相结合：
> 通过专家咨询、样本测试共同确定试题难度并按照难度进行分级。
5、访谈法：
> 进行学生阅读过程的有声思维调查。
6、撰写脚本，为网络数据库建模提供素材和设计方案。
7、组织不少于1千名学生进行平台试用，并进一步修改、补充、完善试题库。
V.结语
本项研究将具备重要的理论意义和实际应用价值，具体如下：
首先，本项目拟构建的基于IRT的个性化补救型英语阅读自主学习系统弥补了我国个性化学习实证研究极度缺乏的不足。
其次，拟构建的学习系统改变了过去one-fits-all的单向学习资源呈现方式，实现了智能化人机互动，开创了量身定制式的学习新模式，使个性化在线自主学习成为可能。
第三，拟构建的学习系统能够准确定位学生英语阅读学习中的薄弱环节，找出影响学生英语阅读水平提高的真正原因，通过为其提供目标明确、针对性强的补救型阅读训练内容，使英语阅读学习真正做到有的放矢，快速高效。
第四，本研究打破了不同学科、领域间的壁垒，实现了跨学科、跨领域的各项理论知识、实用技术与学科知识的相互交叉融合，为各学科领域间的互利共赢提供了重要的参考价值。
最后，该系统的成功构建将为今后数字化远程教育实现双向智能化人机互动提供参考和借鉴，因而具有重要的实际应用和理论参考价值。
参考文献：
[1] 涂冬波，蔡艳，丁树良. 认知诊断理论、方法与应用 [M]北京师范大学出版社 2012年9月第1版 pp.3
[2] 马江涛. “输入假说”与“最近发展区”的共性研究 [J]. 科技创新导报， 2009年第3期
[3] 姜强，赵蔚 “面向“服务”视角的自适应学习系统设计与实现”[J] 《中国电化教育》 2011年02期
[4]刘丽平，王文杰 “基于Web的自适应性智能试题库的设计”[J]《计算机系统应用》2006年第04期
作者简介：陈丽，西安交通大学外国语学院讲师，硕士，主要研究方向：英语教学法、英语教育技术。出生日期：1971年10 性别：女 籍贯：陕西 西安
关键词：IRT；现代教育技术；英语阅读；个性化补救型学习
基金项目：本文系2013西安交通大学基本科研业务费专项科研项目“基于IRT的英语阅读自适应在线学习干预模式构建及题库开发”（SK2013034）的部分研究成果。
I.研究背景
近年来，随着个性化自主学习概念的推广和普及，各种网络学习系统作为自主学习的重要手段也已被众多高校或远程教育部门所使用，例如：现已投入使用的Blackboard（Cornell 大学，1997 ） 、WebCT （ Murray Goldberg，1997） 、Moodle（ Martin Dougiamas， 2002） 、SaKai（Sakai，2004） 、Learning Space（ IBM， 1999） ，以及蓝鸽等学习系统。这些学习系统，为广大学习者提供了内容丰富的学习资源，很好的弥补了课堂教学时间及地点方面的局限性，因而取得了快速的发展。但与此同时，一些学习系统存在的固有问题也逐渐暴露出来。例如：完全相同的学习资源和千篇一律的学习界面，学习系统就像是各种书本知识的电子化展示，因材施教的理念在网络自主学习中完全无从体现，学习者就犹如置身于知识的海洋，常常会感到困惑和茫然，不知从何学起。
这种粗放型的资源呈现方式，忽略了学习过程中有效干预指导的作用，将网络自主学习简单的等同于自己学习，不但无法满足学习者个性化的学习需求，也不利于学习效率的快速提升，学习的效果自然也就大打折扣。
显然，改进现有的学习系统，使其能够根据学习者的个性特点，针对其学习薄弱环节为其提供最适合的学习内容，通过对薄弱环节的补救型强化训练达到学习效率的全面提升，已经成为研究者不得不面对的一项课题。
2001年， 美国政府通过了“不让一个孩子掉队”的法案 NCLB （No Child Left Behind Act of 2001），并规定美国所有实施的测验均应给家长、老师和学生提供诊断信息，以便为学生提供个性化、补救型的学习内容[1]。这一规定，犹如通过修补“木桶理论”中的最短板，从而实现木桶容积的整体提升一样，势必会极大程度地满足学生个性化的学习需求，同时，最大限度的提高学习的效率。不仅如此，这种学习理念也为网络学习系统的构建提供了重要的借鉴和参考价值。
II.IRT-Based现代教育技术的优势
美国著名语言学家克拉申（Krashen）于20 世纪80年代初期提出了语言输入假说i+1理论。这一理论解释了学习者怎样习得语言，尤其是外语。具体来说， 如果学习者现有的水平为i，则输入的内容应有一个小超越，即i+1，其中“+1”部分就是当前语言知识状态与下一语言状态的间隔距离，即超越的部分[2]。克拉申指出：只有在学习者接触的大部分学习内容可以理解，同时稍稍超越于i，达到i+1 水平的情况下，学习者才可能通过不断地努力去吸收所接触的语言材料， 并逐渐提高使用目的语的技能。而提供i+1式的个性化学习内容则恰恰是目前网络学习系统所无法实现的。IRT-Based现代教育技术在网络学习系统中的使用，将极大地改观这一局面，并带来现有学习系统不可比拟的优势。
项目反应理论IRT（Item Response Theory的简称）是心理与教育测试理论的重要概念，是现代教育技术不可或缺的重要手段。根据IRT，被试完成的每一个项目都有自己的项目特征曲线，通过试题作答反应的可测性，以及被试个体潜能与其试题反应函数关系的基本一致性，采用一定的数学模型，运用IRT的数学概率推算方法，便可最终确定被试个体各项潜在能力的实际状况。根据被试各项潜能的实际状况，发掘出其微观认知能力中的薄弱环节，并进一步对薄弱环节进行补救型专项强化提升，便可实现学习者学习效率的最大化。
事实上，基于IRT的现代教育技术，已经成为国内外教育测量领域研究的一个热点内容[3]（姜强，赵蔚2011）。在过去的十余年间，相关研究在国外也已进行的如火如荼。例如，美国的大学生及研究生入学考试（TOEFL，和GRE）就是利用该项技术进行个性化测试的典型代表[4]（刘丽平，王文杰， 2006）。
因此，基于IRT的个性化补救型英语阅读自主学习模式的构建及系统研发，将很好地弥补我国该领域实证研究的不足，极大地满足学生个性化自主学习的需求，其研究的理论和实际应用价值都不容小觑。
III.本项研究的目标及主要内容
3.1 本项研究的目标
本项目的研究目标是：以英语阅读为载体，根据阅读微观认知结构，依托项目反应理论，借助计算机网络技术，构建一个针对不同学生薄弱环节量身定制补救型学习内容的自适应学习平台，以便进行学习资源的最佳整合，实现真正的因材施教，满足学生个性化自主学习的需求。而本项研究的开展和实施，也将对以下以下问题的解决起到很大的帮助作用。
1、有效解决目前自主学习资源繁杂，呈现方式单性一，学生学习无所适从的现象。
2、充分改变学生课外自主学习针对性较差，学习效率难以提高的现状。
3、帮助学生了解自身学习水平及微观认知结构中的缺陷和不足，并对学习薄弱环节进行补救型专项强化训练，克服学习过程中的盲目性。
4、弥补课堂教学因材施教难以落实的不足。
3.2 本项研究的主要内容
本项研究的主要内容包括两个层面：一是基于现代教育技术IRT的网络个性化、补救型英语阅读学习系统理论模型的构建；二是题库的开发。具体步骤如下： 1、 以阅读认知心理学为理论指导，参照已有的研究成果，确定英语阅读过程中的各种微观认知技能，并进行属性分类和定义。
2、根据阅读属性的分类和定义，以大学英语教学大纲和四六级测试大纲为指导，编制阅读试题，并进行信、效度验证和试题修订。
3、根据专家经验和样本测试数据，依据Rasch模型，确定试题的难度参数b。
4、进行试题与Rasch模型契合度检验，淘汰不符合要求的试题。
5、按照b（难度）分层选题法，根据属性分类分别组建学习能力诊断试题库和强化训练试题库。
6、根据IRT理论中的Rasch模型对学习者阅读能力和认知水平进行诊断评估。
7、生成个性化补救型英语阅读学习内容。
IV. 研究拟采取的思路和方法
以现代心理测量理论中的IRT理论及英语阅读认知理论为研究的理论基础，采用Rash模型和Bilog软件进行数据的统计和分析，利用计算机网络技术最终生成在线英语阅读学习平台是研究的总体思路。而在研究的过程中，以下研究方法将成为目标实现的重要手段。
1、文献检索法：
> 回顾阅读认知理论的形成、发展及阅读属性分类和定义的相关文献。
> 检索现代心理测量理论IRT的形成、发展；IRT理论的代表模型Rasch的应用前提及特点。
2、定量分析法：
> 进行样本测试，验证试题的信度、效度，标定试题的难度参数。
> 依据Rasch模型进行试题的筛选工作并对学生能力参数进行评估
> 采用Bilog软件进行各项数据的统计分析。
3、定性分析法：
> 专家评判标注：不少于7位相关阅读专家对所命试题进行等级及属性标注，确保试题均建立在同一量尺上并具备一定的可比性。
4、定性定量相结合：
> 通过专家咨询、样本测试共同确定试题难度并按照难度进行分级。
5、访谈法：
> 进行学生阅读过程的有声思维调查。
6、撰写脚本，为网络数据库建模提供素材和设计方案。
7、组织不少于1千名学生进行平台试用，并进一步修改、补充、完善试题库。
V.结语
本项研究将具备重要的理论意义和实际应用价值，具体如下：
首先，本项目拟构建的基于IRT的个性化补救型英语阅读自主学习系统弥补了我国个性化学习实证研究极度缺乏的不足。
其次，拟构建的学习系统改变了过去one-fits-all的单向学习资源呈现方式，实现了智能化人机互动，开创了量身定制式的学习新模式，使个性化在线自主学习成为可能。
第三，拟构建的学习系统能够准确定位学生英语阅读学习中的薄弱环节，找出影响学生英语阅读水平提高的真正原因，通过为其提供目标明确、针对性强的补救型阅读训练内容，使英语阅读学习真正做到有的放矢，快速高效。
第四，本研究打破了不同学科、领域间的壁垒，实现了跨学科、跨领域的各项理论知识、实用技术与学科知识的相互交叉融合，为各学科领域间的互利共赢提供了重要的参考价值。
最后，该系统的成功构建将为今后数字化远程教育实现双向智能化人机互动提供参考和借鉴，因而具有重要的实际应用和理论参考价值。
参考文献：
[1] 涂冬波，蔡艳，丁树良. 认知诊断理论、方法与应用 [M]北京师范大学出版社 2012年9月第1版 pp.3
[2] 马江涛. “输入假说”与“最近发展区”的共性研究 [J]. 科技创新导报， 2009年第3期
[3] 姜强，赵蔚 “面向“服务”视角的自适应学习系统设计与实现”[J] 《中国电化教育》 2011年02期
[4]刘丽平，王文杰 “基于Web的自适应性智能试题库的设计”[J]《计算机系统应用》2006年第04期
作者简介：陈丽，西安交通大学外国语学院讲师，硕士，主要研究方向：英语教学法、英语教育技术。出生日期：1971年10 性别：女 籍贯：陕西 西安