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應用免疫演算法以校務研究觀點探討大學考試入學分發採計科目及權重訂定最佳化策略之研究

為了解決分科測驗五標原始分數的問題，作者郭芸慈 這樣論述：

本論文探討之近年來因少子化的因素，造成本國高等教育在經營管理上愈來愈困難，各學校因此對於招生問題訂定許多相對應的配套方案，但在配套措施中同時亦要兼顧招收到的學生程度是否優秀或符合本校學生素質是具有一定的困難度。為藉由客觀資料分析協助學校提升校務治理能力，並善用教育資源提高學生學習成效，教育部全力推動我國高等教育建立校務研究（institutional research) 之專業能力，並以之為依據推動校務。由學校內外部的交易性資料(transactional data)，經過整合、分析後，轉換為有用資訊，以提供學校改善決策品質，擬定最佳化校務決策，以達到提高學校競爭力及經營績效之目的。據此，本

研究乃欲以校務研究為基礎的觀點來探討對於目前多元入學管道中，學校各學系如何同時決定對於大學入學考試分發時，要採計幾個科目、哪些科目以及各相對應採計科目之權重的訂定，使學校能招收到素質更佳的學生入學，並能有效強化學校整體招生的競爭優勢。過去研究文獻中，雖然強調以學校資料為基礎的校務研究及各項校務研究項目，但並未探討到校方如何結合學校外部大數據資料的應用而對於招收更優秀學生提出最佳化策略的研究。因此，本研究欲以校務研究觀點，利用大學考試入學分發委員會在考試後所公告分發錄取的各項結果資料，藉由本研究所提出的進化演算法為基礎的最佳化決策分析模型，提供對於考試入學分發之科目採計及權重最佳策略的訂定，以期

提升所招收學生的素質。藉此可逐年提升學生學習成效，並在目前少子化的威脅下，能達到學校的招生競爭優勢。本研究所提方法可突破傳統上各大學對考試入學分發之採計科目的選擇及相對計分權重訂定皆以經驗法則方式訂定，而無法以校務研究為觀點的實證資訊做為決策的依據。本研究以104、105學年度考試入學管道入學的學生資料及大學入學分發公告資料，進行實證。據此作為各大學校系下一學年度訂定採計考科及權重之依據，據此以有效提升各大學校系招收學生之素質（落點提升）及招生競爭優勢。

理想選擇試題之建置及其多元計分順序結構法之研究-以函數和之微分為例

為了解決分科測驗五標原始分數的問題，作者鄭百成 這樣論述：

摘要在傳統的選擇題測驗中，命題專家們通常會設計似是而非的誘答選項，以提高試題的鑑別度。然而誘答選項的內涵總有幾分正確之處，而吸引受試者選答，如果都給予和完全選答錯誤者一樣同得0分，顯然不太公平，並且錯失測驗的精準度。職是之故，本研究的主要目的係在針對二元計分的理想選擇題，提供一個消除雜訊的選項加權計分模式。首先以函數加法的微分為例，依據試前Q矩陣理論，當作命題藍圖，以編製具有遞移性的理想試題。其次，透過理想試題施測的結果，參照劉湘川多元計分試題順序結構理論的相關論文，提出根據全體受試者各誘答選項對其總分之貢獻，進行加權重新計分。也就是說，先求兩者的簡單相關，再根據所得相關係數比重，給試題所有

選項賦予0到1的權重，以當作受試者選答選項的新分數。據此，可以獲得多元計分試題順序結構關係指向圖。由於理想試題的順序結構指向圖是一個優質的效標，同時劉湘川的效標關聯效度理論所形成的指標，亦是一個良好的比較工具。因此，本研究透過理想試題的Airasian & Bart的順序理論結構關係指向圖與劉湘川多元計分試題順序結構關係指向圖，以劉湘川的效標關聯效度理論進行比較，可知當劉湘川多元計分試題順序結構理論，如果能夠再經過雜訊的過濾修飾後，可以獲得更為理想的多元計分試題順序結構理論。本研究設計的是診斷測驗，有別於命題範圍較大的成就測驗。成就測驗通常在大的範圍下，造成試題的屬性間沒有關係，而造成可能獨立

，而診斷測驗在小的範圍下，試題屬性間，常是有或多或少的關聯，以致造成不獨立的現象。此外，成就測驗的試題順序為概念屬性的含量關係，認知診斷的試題順序則是依循嚴格的內容邏輯結構關係。換句話說，認知診斷測驗的試題順序不但有概念屬性的內容邏輯關係，而且也要有概念屬性的含量關係。劉湘川指出診斷測驗的試題間常有順序結構，編製測驗前尤須試前Q矩陣理論來補完雙向細目表之不足，不只強調層次，更重視結構，因為層次不同之試題間，不一定有順序結構。如此，測驗的試題結構，才會接近概念的屬性結構，診斷才能落實！此外，劉湘川指出屬性結構與試題結構均須滿足遞移性才是理想。但是目前由於命題干擾因素過多，難以控制，估計模式也不夠

理想，以致造成使用非遞移性模式來推測具備遞移性的屬性結構與試題結構，其效度令人值得懷疑。因此，本研究提出由理想試題透過劉湘川的效標關聯效度理論的比較，以去除雜訊的方式改進了多元計分試題順序結構理論，對於未來從事多元計分的研究者，大有裨益。