香港地区中学文凭考试等级预测研究.pdf
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1、收稿日期:作者简介:2023-10-12许嘉凌,女,香港考试及评核局评核科技及研究部经理;萧伟乐,男,香港考试及评核局评核科技及研究部主管;席小明,女,香港考试及评核局考试、评核及研究部总监。许嘉凌萧伟乐席小明(香港考试及评核局,香港 999077)香港中学文凭考试等级预测研究摘要:为研究香港中学文凭考试(简称文凭试)等级预测结果,以过往文凭试结果作为依据,通过标准化程序,对20202023年共计146 180名考生根据其校内评核成绩进行文凭试等级预测;并采用问卷调查法,基于各参与学校组织架构、教师的工作经验、公开考试阅卷经验及专业发展活动等,运用多层线性模型探讨学校属性与校内评核的关系。结果
2、显示:中文、英文、数学、通识教育4门核心科目等级预测结果具有较高的准确度,其中英文预测结果最佳,其余3科预测结果类似;选修科目则因每年选考人数少导致文凭试成绩变化大,进而影响预测结果;多层线性模型分析显示,不同学校属性对于不同科目的校内评核具有不同的预测效果。关键词:香港中学文凭考试;等级预测;校内评核;标准参照测验【中图分类号】G405【文献标识码】A【文章编号】1005-8427(2024)02-0033-8DOI:10.19360/ki.11-3303/g4.2024.02.005现行香港中学文凭考试(Hong Kong Diplomaof Secondary Education Exa
3、mination,HKDSE,以下简称文凭试)为新学制下,学生在完成六年中学课程后所参加的大学入学考试。首届文凭试于2012年举行,香港考试及评核局(Hong Kong Examinations and Authority,以下简称考评局)自2013年起开始对文凭试进行预测研究。该研究旨在通过校内评核分数预测广大考生文凭试成绩等级,协助教师了解学生未来公开考试的可能表现,从而因材施教,并优化校内评核的设计。20132019年,该预测研究仅限于文凭试核心科目,包括中文、英文、数学、通识教育4门。为更全面地研究学生在校表现与文凭试考试结果的关系,自2020年起,考评局将此预测研究延伸至 24门甲类
4、科目,包括4门核心科目及20门选修科目。一、文凭试科目概况中国香港于2009年9月起推行新学制,包括三年高中及四年大学课程的教育改革。文凭试因应这一改革,于2012年开始实施,为六年制中学的毕业考试,以取代旧学制的香港中学会考(Hong Kong Certificate of Education Examination)及香港高级程度会考(Hong Kong Advanced LevelExamination),由考评局组织实施公开考试。除此之外,文凭试也是广为国际认可的大学入学资质证明。文凭试科目分为甲类、乙类、丙类三类。甲类科目为24门高中科目,包含4门核心科目(中文、英文、数学、通识教育
5、)及20门选修科目(中国文学、英语文学、中国历史、经济、伦理与宗教、地Journal of China Examinations2024年第2期No.2,20242024年第2期理、历史、旅游与款待、生物、化学、物理、科学、企业、会计与财务概论、设计与应用科技、健康管理与社会关怀、资讯及通讯科技、科技与生活、音乐、视觉艺术及体育)。所有甲类科目的评核由考评局负责,依据同一套共通能力等级描述(general descriptors),为各科制定等级描述(level descriptors),将考生表现以5个等级(15级)报告于文凭试成绩证书。文凭试各科等级描述及考生表现的范例,可参阅考评局网站的
6、“香港中学文凭考试评级程序与水平参照成绩汇报”1。其中,在最高等级考生中,成绩最优异的可获评为 5*级,成绩次佳的可获评为5*级,表现低于第一级的“不予评级”,其结果不会报告于文凭试成绩证书。乙类科目为应用学习类科目(applied learning subjects),其评核由提供相关课程的机构负责,考生评核成绩须由考评局审定后汇报于文凭试证书。丙类科目包含法语、德语、印地语、日语、西班牙语、乌尔都语6门,采用剑桥大学国际考评部(Cambridge Assessment International Education)的高级补充程度试卷(Advanced Subsidiary Level),
7、阅卷及成绩评级同由剑桥大学国际考评部处理。文凭试24门甲类科目的最终成绩为文凭试考试分数与校本评核(school-based assessment,SBA)的合成,且每一年度各科在此两部分的组合比例有所不同。文凭试最终成绩汇报采用标准参照(standards-referenced)方式,经由专家小组评级会议、考评局内部会议及公开考试委员会会议等程序确定最终评核结果。针对 4门核心科目,考评局采用一套结合专家判断和统计分析的方法,设定各科每个等级的临界分数(cut score),并据此给予每名考生在4门核心科目的等级;选修科目部分则采用“组别能力指数”(group abilityindex)作为
8、评级的参考。二、等级预测研究在每一学年文凭试预测研究中,考评局根据学校所提交应届考生的校内24科目评估分数,参考学校过去的文凭试成绩预测,各学校考生在此24科目的文凭试等级。采用R-4.2.3软件进行预测分析。(一)研究样本本 研 究 样 本 来 自 2020 年 377 所 学 校36 913 名考生、2021 年 375 所学校 34 743 名考生、2022 年 417 所学校 38 127 名考生、2023 年319 所学校 36 397 名考生的校内评核资料。为有效区分学生表现,学校提交的评核分数介于0.0100.0,校内评核主要采用中学六年级模拟考试数据。(二)研究方法预测研究的方
9、法涵盖标准化处理(standardization)、分数预测(mark prediction)、等级预测(level prediction)三个步骤。以 2020 年为例,对每一步骤进行说明。1.标准化处理首先,将各学校所提交的评核分数(schoolmark)标准化,转换至以文凭试为基准量尺的标准化分数,步骤如下:第一步,将20122019年所有学生的文凭试分数转换至以0.0100.0分为量尺的文凭试量尺分数(scaled score),作为文凭试量尺基准。第二步,计算20122019年各年文凭试量尺分数的平均分数及标准偏差。第三步,计算20122019年总的文凭试量尺分数的平均分数及标准偏差
10、。第四步,将上述步骤代入公式(1),计算20122019年各年文凭试量尺分数的标准化分数(standardized score)。34其中,M8-year及SD8-year分别表示8年总的文凭试量尺分数的平均分数及标准偏差,M1-yearl及SD1-year分别表示各年度文凭试量尺分数的平均分数及标准偏差。第五步,计算各校2020年所提交评核分数的平均分数和标准偏差,以及8年总的文凭试标准化分数的平均分数和标准偏差。2.分数预测将上述第五步所计算出的各校文凭试量尺分数的统计指标,代入公式(2),基于各校2020年所提交的校内评核分数预测每一位考生的文凭试分数(proxy mark)。其中,M8
11、-year-school及SD8-year-school分别表示各校在8年总的文凭试量尺分数的平均分数及标准偏差,M1-year-school及 SD1-year-school分别表示 2020年度各校所提交评核分数的平均分数及标准偏差。由于文凭试最终成绩由文凭试考试分数与校本评核依据不同加权比重合成,各科最终的预测分数由公式(2)的预测文凭试分数按权重加上2020年校本评核分数。例如,中文科文凭试分数占比为76%,校本评核分数占比为24%;而数学科则不参考校本评核分数,最终成绩即为文凭试分数。受疫情影响,学校授课时间大为减少,因此20212023年的文凭试,不但校本评核科目有所减少,比重也有
12、所降低。例如,中文科20212023年文凭试分数占比提升至90%,校本评核分数降低至10%。20202023 年各科目文凭试和校本评核分数权重参见考评局官方网站 www.hkeaa.edu.hk。开展2021年、2022年、2023年研究时,8年文凭试量尺分数对应增加为9年(20122020年)、10年(20122021年)及11年(20122022年)。3.等级预测将20122019年文凭试各等级百分比分别加权后,再以各等级加权后平均值作为2020年预测的等级临界分数线。依据此预测等级临界分数线,计算每一位考生文凭试预测分数相对应的预测等级(predicted level)。(三)评估指标本
13、研究预测准确度的评估指标为各考生的预测等级与其文凭试实际等级之间的差距。(四)研究结果表 1呈现 20202023年文凭试核心科目预测等级结果。可以看到,四年中4门核心科目预测结果比较一致,其中,英文科的预测结果为最佳,每一年都有约70%考生预测等级与其文凭试实际等级相同,并且约99%的考生预测等级与其文凭试实际等级差距在一个等级范围之内。中文、数学及通识教育则每一年都有超过50%考生的预测等级与文凭试实际等级相同,有超过93%的考生预测等级与其文凭试实际等级差距在一个等级范围之内。在选修科目预测结果上,每年约有31%至65%的考生预测等级与其文凭试实际等级相同,超过75%考生预测结果与其文凭
14、试等级相差在一个等级以内。由于部分选修科目的考生数量较少,过去的考生表现也比较波动,预测的准确性受到一定影响。比较特别的是视觉艺术科,它的校本评核成绩占总分50%之多,需要预测的考试分数只占总分的50%,结果预测等级与文凭试实际等级相同的百分比在60%以上,比其他选修科高。总体来说,有校本评核成绩的科目,预测的准确性一般较高。SD1-year-schoolschool mark-M1-year-schoolSD8-year-schoolM8-year-school+proxy mark=(2)M8-yearSD1-yearscaled score-M1-yearSD8-yearstandard
15、ized score=(1)+许嘉凌 等:香港中学文凭考试等级预测研究352024年第2期三、多层线性模型分析针对2023年参与文凭试预测研究的学校进行问卷调查,包括教师工作经验、参与公开考试阅卷经验、参加教师职业培训活动、采用文凭试等级描述设计校内评核及向学生提供反馈、预估学生文凭试成绩的经验,题目包括“过去5年,负责本学科的老师曾参与过多少次公开考试评卷工作?”“过去5年,本学科的老师有没有为学生预估过DSE成绩?”等。本研究使用的数据具有层级性,学生属于个体层级(层1),学校属于组织层级(层2),构成一个二层级模型。采用R-4.2.3软件的lme4软件进行二层级线性回归模型分析。(一)研
16、究样本样本来自2023年319所参加文凭试预测研究的215所学校教师问卷资料及18 632名考生文凭试预测资料。(二)研究方法为有效估计多层线性模型分析的高层级(学校层级)效果,纳入分析的科目需要满足以下标科目中文英文数学通识教育微积分与统计*代数与微积分组合科学化学*组合科学物理*组合科学生物*组合科学*综合科学*资讯及通讯科技视觉艺术中国文学*英语文学*健康管理与社会关怀*设计与应用科技*食品科学与科技*服装、成衣与纺织*会计商业管理中国历史经济伦理与宗教*地理历史旅游与款待音乐*体育*预测等级与文凭试实际等级相同的百分比/%2020年56.270.654.353.930.735.148.
17、141.447.351.949.252.563.539.447.848.964.550.758.349.348.841.844.847.240.342.544.843.647.62021年50.871.058.453.834.340.144.141.545.748.937.349.163.636.737.545.949.750.545.853.351.343.848.145.643.341.344.336.551.02022年50.070.256.249.733.039.348.033.038.050.238.245.562.336.938.244.247.943.138.549.451.94
18、1.646.645.141.443.142.436.547.92023年51.570.860.049.931.739.851.448.750.658.423.547.862.735.034.648.554.656.321.450.048.742.048.645.643.242.745.435.451.2预测等级与文凭试实际等级差距在一个等级范围之内的百分比/%2020年96.299.295.796.075.381.092.488.293.093.487.395.097.788.590.994.197.295.883.392.393.987.790.291.086.988.589.882.091
19、.32021年93.599.297.395.480.887.289.979.386.091.488.093.597.383.283.391.892.087.887.495.194.389.293.290.488.887.189.883.595.62022年93.699.096.693.579.185.993.587.880.693.686.792.297.483.786.188.892.892.680.893.292.388.091.290.787.788.688.280.890.42023年94.299.197.793.478.186.294.494.394.592.276.591.897.
20、581.583.391.295.892.778.693.795.089.693.390.689.788.089.281.392.9注:*为考生人数较少的科目。表1 20202023年各科目考生分数预测结果36准,即该科目回收的教师问卷所来源学校的数量必须超过50所2,据此筛选出中文、英文、数学、通识教育、中国历史、经济、地理、历史、生物、化学、物理、会计与财务概论、资讯及通讯科技、视觉艺术14个科目。此14个科目皆采用相同的10个预测变量(表2)进行11组二层级模型,因变量为学生文凭试的预测分数(如等级预测研究中的步骤二)与真实分数的差异。11组二层级模型的层1皆如公式(3),层2则依序加入表
21、2所列自变量。Yij=0j+eij(3)其中,模型1为零模型(null model),公式(4)是层2模型中不设自变量的模型。模型 211则为层2依序加入表2自变量。例如:模型2是代入公式(5),在层2加入“学校位置”为自变量;模型11则是代入公式(6),层2加入“学校位置、学校类型、男/女/男女校、样本数、数据百分比、工作经验、公开考试阅卷经验、专业发展活动、等级描述经验、预估文凭试经验”为自变量。0j=00+u0j(4)0j=00+1X1+u0j(5)0j=00+1X1+2X2+3X3+4X4+5X5+6X6+7X7+8X8+9X9+10X10+u0j(6)其中,对于层1模型,Yij表示第
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