2018年北京师范大学脑与认知科学研究院740教育学基础综合之教育研究方法导论考研强化五套模拟题
● 摘要
一、简答题
1． 简述选择样本的基本要求。
【答案】选择样本的基本要求是:
（1）明确规定总体。要从内涵与外延两方面明确总体界限，研究的目的、课题性质决定了总体的内涵。同时研究目的也决定了总体的范围，研究者准备将研究成果推广到什么样的范围，就应在该范围内抽样。
（2）取样的随机性。要尽可能使每个被抽取的个体具有均等的机会，也就是说使被抽取的任何个体与个体之间是彼此独立的，在选择上没有联系。
（3）取样强调代表性。尽可能使抽取的样本代表总体。
（4）抽取样本容量合理。要科学地确定样本的大小，既要满足统计学上的要求，又要考虑实际上收集资料的可能性，并使误差减到最低限度。
2． 列举教育研究资料定量分析中数据描述的三种量数并简要解释其含义。
【答案】教育研究资料定量分析是对教育现象的数量特征、数量关系与数量变化的分析。其功能在于揭示和描述教育现象的相互作用和发展趋势。发展定量化研究的方法和手段，是使教育研究走向成熟的一个重要方面。列举教育研究资料定量分析中数据描述的三种量数如下:
（1）集中量数
集中量数是描述集中趋势的统计量。常用的集中量数有三种:算术平均数，中（位）数和众数。
（2）差异量数
差异量数是描述次数分布中“离中趋势”这一特征的统计量，简称“差异量”。一组数据，若离中趋势小，则集中量的代表性就大；反之，若离中趋势大，则集中量的代表性就小。最常用的差异量有全距、平均差和标准差。
（3）地位量数（相对位置量数）
相对位置量数有百分等级与标准分数两种。标准分数，主要指Z 分数。Z 分数是一种以平均数为参照点，以标准差为单位的，表示一个分数在团体分数中所处位置的量数。
3． 简述一个比较好的测验的基本标准。
【答案】所谓测验调查法，是用一组测试题（标准化试题或教师自编题）去测定某种教育现象的实际情境，从而收集资料数据进行研究的一种方法。其基本特点是根据一定法则，以测验为工具对研究对象进行测试并进行数量化分析。
一个比较好的测验的基本标准包括以下几个方面:
（1）测验的准确性要高。
即测验的效度问题。测验效度表示一个测验研究的真实性和准确性程度。测验效度分为内容效度，结构效度，并存效度和预见效度。但无论何种效度，测验本身要确实能测出它所拟的目标程度。比如学生成就测验，要切合该年级学生的程度和经验. 切合教材内容，符合教学目标。
（2）测验的可靠性要高
即测验的信度问题，测验的稳定性、同一性程度。测验结果确实能真正反映学生的实际水平，因此，测验内容要包括该所测项目的基本内容，试题要多一些；题目能代表各年级程度，有易有难；要尽量避免足以影响学生作答的种种外界元素，计分方法要客观。
（3）教育测验还应有常模以便比较
这样可以恰当解释测验的结果。年龄常模先求每种年龄在某测验上的平均分，年级常模是求每个年级儿童在某种测验上的平均分。测验分数与常模比较，方能说明测值的水平。
总之，比较好的测验，可以把抽象、概括的理论研宽或果（诸如群体发展的平均指标、一般特征、理论学说等）转化为反映个体发展水平的方便工具并提供可靠依据。它在教育调查研究、评价研究、实验研究中是不可缺少的一种手段。
4． 简述统计分析方法在教育研究中的应用。
【答案】定量分析是教育研究中另一个基本的分析方法。它赋予研究对象一种纯形式化的符号以反映事物的特征。分析的对象是具有数量关系的资料，包括数字、文字、图形或声音等，而方法则主要是数学分析的方法。统计分析方法在教育研究中的应用如下:
（1）对得到的数据资料进行统计分类，掌握数据分布形态和特征
现象的同质性是研究现象数量关系的前提。按不同的标志进行统计分组，突出统计对象的本质特征，保持组内的同质性和组问的差异性。以此为基础，通过计算算术平均数、中位数和众数看数据的集中趋势和典型特征；通过计算方差和标准差等差异量，判断统计数据离散程度；用标准分数分析个体在群体中所处的相对位置；用参数相关（包括适用于正态分布的双列变量的积差相关和适用于等级变量和非正态分布的变量相关分析的等级相关）处理两个区间变量的关系；用回归分析解释和预测自变量的变化。
（2）对数据资料的分析处理，通过统计检验，解释和鉴别研究的结果
统计检验方法分为参数统计检验和非参数统计检验。常用的统计检验方法有:
①z 检验（应用于大样本，用正态分布理论来推论差异发生的概率，从而判断两个平均的差异是否显著）。
②t 检验（比较两个平均数以确定它们之间的差数是真的差值而不是偶然差数的概率，适用于小样本的差异显著性检验）。
③方差分析（用于评估同时比较几个平均数，可以指出自变量的不同水平因素之间的相互作用的效益，准确地确定犯第，类错误的概率）。
④x 检验，适用于计数资料，将实验结果与某些理论假设上期待的结果进行比较。
（3）通过总体参数的估计，从局部去推断总体的情况。
教育研究中如何根据所抽取的样本统计量去估计总体的参数，并使这种估计尽可能客观和接近总体的真实情况，这直接影响到研究结果的可靠性。因此，必须正确掌握总体参数估计的统计分析方法。
总体参数估计分为两种，一种是点估计，这是在不知道总体参数时，用一个特定的值（统计量）如样本的平均数、样本的方差等作为总体的参数估计。使用这种方法时估计量必须具备无偏性、一致性、有效性和充分性等条件。另一种是区间估计，用数轴上的一段距离来表示总体参数可能落入的范围，是用一个置信区间估计总体参数。
（4）应用教育统计作为控制变量的手段，帮助教育研究者进行科学的抽样、分组以及因素分析，以提高研究的科学水平。因素分析是从众多相关变量中概括和推论出起决定作用的基本因素，以揭示事物之间的本质联系。
综合以上可以看出统计分析方法在教育研究中的充分应用涵盖了教育研究中方方面面的问题，因此，在具体的研究过程中，可以根据研究主体和客体的现状进行有针对性的、科学合理相对应的处理研究方式。
教育现象多为不确定的变量，人作为教育研究的主要对象，正是一个由量到质的渐变过程，概念划分具有不确定性，边界模糊。如好学生与差学生，能力很强与能力很弱，特别是教育包含有多方面的相互联系的因素，正是内涵的复杂性带来了简单类属的模糊性。事实证明，系统越复杂，因素越多，模糊性就越大。
基于以上分析，我们应树立这样的观念:借用模糊数学的分析方法来研究教育现象，不是降低了研究的严格性，而是用更严格的方法保持研究的严格性，使我们更接近研究对象的客观实际。
（2）模糊数学所提供的分析方法
应用模糊数学方法处理的对象是类属边界和性态不明确的教育现象，基础是模糊集合论。模糊集合论扩展了经典集合的概念，对于论域u 上的一个模糊子集A ，不是简单地指明各个因素的归属，而是对u 中每一因素“指明以多大的程度隶属于它。因此隶属度是模糊数学所要量化处理的对象，要正确地构造隶属函数，使之合理和切合实际。
近年来一些学者结合教育研究进行了模糊聚类分析（对不确定事物之间的界限使用模糊聚类分析方法进行分类）、模糊决策、模糊综合评判等方面的尝试，并取得了一定成效。在教育研究中仅是一个起步，理论上的可行如何转化为实际操作还有许多问题需要我们进一步研究。如综合评判指标建立的基本原则，如何保持指标体系整体的完备性、内部的独立性、各指标的可测性和
可比性，模糊集合、模糊逻辑和隶属函数在教育研究中如何具体运用，能否建立模糊模型，等等。
总之，应用现代数学方法研究教育问题. 处理分析数据资料，目前还处于探索阶段，要防止误用和滥用，关键在于要遵循教育科学本身的规律和特点。
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