常模参照
常模参照（又名評分曲線，俗稱為拉曲線、港式中文稱拉Curve[1][2][3][4][5]）是一種教育界常用的評級方法，英式英語稱為marking on a curve，美式英語稱為grading on a curve ，又稱為curved grading、bell curving、grading curves）是以預先設定的常態分佈(即高斯分佈)形式評核學生的分數或等級[6]。
術語「曲線」（Curve）是指以圖表形式展示常態分佈的概率密度的曲線。大學常用的評級方法GPA便是使用常模参照來區分一級、二級及三級榮譽。而著名的香港中學會考(HKCEE)及香港高級程度會考(HKALE)便是採用拉Curve形式評分。
常模参照的其中一個方法是通過預先設定的百份比，來界定評分在一個區間之間的學生奪得相應的等級，亦可以通過這個方法來設定一個等級跟下一個等級的界線。假設在香港中學會考的數學科中，分別設有A、B、C、D、E、F及U共七個等級，而前5%的學生奪A，下10%的學生奪B，下15%學生奪C，下20%學生奪D，下40%學生奪E，最後10%學生奪F或U。如果滿分是100分，考生有10,000人，亦即前500名的學生可奪得A級。假如排第500名的學生的得分是89分，一個常見的處理方法是將89分設定為A跟B級的界線，奪得89分或以上便能獲得A級，因此在常模参照之後得到A級的學生不一定是剛好5%，在這個方法之下，奪得A級的學生有可能會大於5%。
常模参照的好處是避免學生因試卷的深淺而令表現不穩定，特別是在使用學分制的大學當中，如果第一學期的試卷比第二學期的簡單，那麼若採用水平參照的計分方法，有可能會對第二學期的學生不公平。而壞處則是顯然易見的，會造成考生們的直接競爭，有可能形式惡性對立關係，亦有可能因不同屆別的考生水平差異而無法評核出考生的真實水平。因此，香港考試及評核局在香港中學文憑考試(HKDSE)中便從常模参照改為水平參照，使得評級系統更具參考性。
一些大學的學者認為，常模參照評分方式，違反考試評分的道德操守，因鼓吹學習上的競爭關係，打擊互相合作的學習。[7][8]
參考資料
[编辑]- ^ 5*5**「拉Curve」成績或受影響. www.takungpao.com.hk. [9 September 2019]. （原始内容存档于2020-02-24）.
- ^ 【英語筆欄】DSE評級睇水平 摘星方「拉curve」 - 香港文匯報. paper.wenweipo.com. [9 September 2019]. （原始内容存档于2022-12-03）.
- ^ 全民免費考DSE 學友社拆解DSE拉curve影響考生成績之謎 - 香港經濟日報 - TOPick - 新聞 - 社會. topick.hket.com. [9 September 2019]. （原始内容存档于2022-12-05）.
- ^ 【DSE免費考】自修生日校生齊拉curve？ 教育局：同採用水平參照. 香港01. 1 March 2018 [9 September 2019]. （原始内容存档于2022-11-29）.
- ^ 拉曲線評成績，孰好孰壞？. 14 September 2016 [9 September 2019]. （原始内容存档于2017-10-08）.
- ^ Roell, Kelly. What is Grading on a Curve?. About.com. [November 13, 2013]. （原始内容存档于2016-12-01）.
- ^ Ethical Grading Tips (PDF). Center for Teaching and Learning, Oregon State University. （原始内容存档 (PDF)于2024-06-29）.
Never grade on the curve. Grading on a curve is a based on a standard bell curve; we have to ask, is the “population” of this class large enough to conduct a statistically significant analysis. Grading on the curve breeds competition rather than collaboration. Cognition research clearly reinforces Vygotsky’s (Wells, 1999), initial claim: learning is a social endeavor; talking about the content facilitates the acquisition and retention of information.
- ^ C. Wieman. Why grading on a curve is bad and how to make open book exams (PDF). Stanford University. （原始内容存档 (PDF)于2023-03-10）.