《表1 一、二级指标的匹配关系表》

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《大数据下实现自考个性化助学的方法论初探——基于AI个性化学习支持系统的构建》

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自学考试作为国家层面的考试制度，要想对这种考试进行学习成果预估测评，就要符合其在考试维度的角色定位。按照标准化考试的倾向性来看，龚耀先曾将其分为“能力倾向性考试”和“成就倾向性考试”（龚耀先，2003）[8]，前者是用于预测在特定学科领域或职业领域取得成功的可能性，后者则是用于测量学生已经掌握的知识或技能。显而易见，自学考试属于成就倾向性考试。按照教育测量理论来看，分为“常模参照考试”和“标准参照考试”[9]，前者在通过将考生单独的原始考分或标度考分与一个或数个考生亚群体的考分分布作比较后，用于对某个考生成绩做有意义的推断，后者在通过描述学生在各个程度应能操作或运用的技能标准后，用于形成以实际掌握的熟练程度为标度的成绩报告。显而易见，自学考试属于标准参照考试。基于此，笔者认为按照《计算机应用基础》课程的指定教材和考试大纲[10]建立其一、二级评价指标较为合理。基于此建立的评价指标体系如表1。