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課程簡介 Course Introduction
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開課年度學期 Year / Term
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115 學年度 第 1 學期
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開課班級 Department
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教育學系測驗統計博士班 教育系測統博合
Doctoral Program of Measurement and Statistics, Department of Education
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授課方式 Instructional Method
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課堂教學 、 中文
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課程電腦代號 Course Reference Number
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112027
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課程名稱(中文) Course Title(Chinese)
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試題反應理論專題研究
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課程名稱(英文) Course Title(English)
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Seminar on Item Response Theory
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學分數/時數 Credit Hours
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3 /
3
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必(選)修 Required / Elective Course
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選修 Elective
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授課老師 Instructor
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凃柏原
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助教 Teaching Assistant
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上課時間 Meeting Time
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星期一，節次8
Mon, Period 8、9、A
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上課教室 Classroom
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A206
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Office Hours
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| 獲獎及補助情形 Awards and Grants |
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| 聯合國永續發展目標 (SDGs跨域類別) Sustainable Development Goals, SDGs |
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SDGs 04.
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優質教育：確保有教無類、公平以及高品質的教育，及提倡終身學習
Quality Education：Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all
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| 屬於大學社會責任(USR)性質 Courses related to University Social Responsibility（USR) |
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否
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| 是否運用AI輔助教學 Using Artificial Intelligence (AI) to assist teaching |
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是
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課程目標 Learning Objectives
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本課程的目的在提供試題反應理論一個基本理論以及利用IRT的方法來分析資料時可以使用的統計軟體等，做一個初步的介紹。希望在這門課之後，學生具備使用IRT相關軟體進行資料分析，並能解釋分析所得到的結果之能力。因為試題反應理論的學習需要一定的統計基礎，所以要修習這門課的，必須要能吃苦耐勞，必須投入時間及心力。
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先修 ( 前置 ) 課程 Prerequisite
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| 彈性教學規劃 Flexible Teaching/Planning Schedules |
| ＊本課程實施16+2週彈性教學方案，其中第17、18週之彈性規劃如下： |
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自主學習
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課程大綱 Course Syllabus
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| 週次 Week |
課程單元大綱 Unit |
教學方式 Instructional Method/Style/Teaching Style |
參考資料或相關作業 References or Related Materials |
評量方式 Grading |
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1
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開場白(概述)
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2
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Introduction to Measurement
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教師講授
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3
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The One-Parameter Model
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教師講授
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4
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（教師節放假一天，停課一次）
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5
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The One-Parameter Model /Joint Maximum Likelihood Parameter Estimation
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教師講授
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6
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Joint Maximum Likelihood Parameter Estimation /Marginal Maximum Likelihood Parameter Estimation
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教師講授
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7
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Marginal Maximum Likelihood Parameter Estimation
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教師講授
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8
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（光復節補假一天，停課一次）
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9
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The Two-Parameter Model
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教師講授
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10
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The Two-Parameter Model /The Three-Parameter Model
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教師講授
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11
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The Three-Parameter Model
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教師講授
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12
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Rasch Models for Ordered Polytomous Data
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教師講授
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13
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Rasch Models for Ordered Polytomous Data
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教師講授
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14
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Non-Rasch Models for Ordered Polytomous Data
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教師講授
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15
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Models for Nominal Polytomous Data
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教師講授
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16
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Models for Multidimensional Data
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教師講授
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17
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自主學習
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學生自主學習
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18
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自主學習 （繳交期末作業）
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學生自主學習
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單一課程對應校能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to School Competence
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| 編號 No. |
校核心能力 School Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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1
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公民力 (Citizen)
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5
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2
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自學力 (Self-learning)
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5
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3
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資訊力 (Information)
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5
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4
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創造力 (Creativity)
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5
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5
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溝通力 (Communication)
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5
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6
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就業力(Employability)
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5
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單一課程對應系能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to Department Competence
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| 編號 No. |
類別 Category |
系核心能力 Department Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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01
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系所
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能分析與解釋量化與類別資料
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5
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02
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系所
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能批判量化研究設計
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5
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03
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系所
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能創新統計模式和評量工具（博）
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4
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04
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系所
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能整合科技進行測驗創新議題探討
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4
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05
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系所
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能發表測驗統計議題的論文
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5
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06
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系所
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能提供專業水準測驗與統計問題的諮詢服務（博）
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5
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單一課程對應院能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to College Competence
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| 編號 No. |
院核心能力 College Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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1
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探究能力
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5
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2
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語文與溝通能力
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5
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3
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創新與實踐能力
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5
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4
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專業知能
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5
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教科書或參考用書 Textbooks or Reference Books
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館藏書名 Library Books
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備註 Remarks
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王寶墉 (1997). 現代測驗理論。台北：心理出版社。
余民寧 (2020). 量表編製與發展：Rasch測量模型的應用。台北：心理出版社。
余民寧 (2020). 試題反應理論（IRT）及其應用。台北：心理出版社。
de Ayala, R. J. (2009). The theory and practice of item response theory. New York, NY: The Guilford Press.
Embretson, S. E., & Reise, S. P. (2000). Item response theory for psychologists. Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Publishers.
Hambleton, R. K., & Swaminathan, H. (1985). Item response theory: Principles and applications. Hingham, MA: Kluwer Boston, Inc.
Lord, F. M. (1980). Applications of item response theory to practical testing problems. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Paek, I., & Cole, K. (2020). Using R for item response theory model applications. New York, NY: Routledge.
van der Linden, W. J., & Hambleton, R. K. (1997). Handbook of modern item response theory. New York: Springer.
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※請尊重智慧財產權，不得非法影印教科書※
※ Please respect intellectual property rights and do not illegally photocopy textbooks. ※
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教學方法 Teaching Method
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教學方法 Teaching Method
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百分比 Percentage
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講述
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100 %
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| 總和 Total |
100 % |
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成績評量方式 Grading
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| 評量方式 Grading |
百分比 Percentage |
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閱讀指定書目
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10 %
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隨堂作業
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60 %
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期末作業
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30 %
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| 總和 Total |
100 % |
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成績評量方式補充說明
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1). 閱讀指定書目10%。
2). 隨堂作業 60%--資料分析的練習，一個IRT模式就有一個隨堂作業。
3). 期末作業 30%--自行選定一章的內容，撰寫摘要及心得，格式課堂上會提供。
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課程大綱補充資料 Supplementary Material of Course Syllabus
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