(Shiny版本的試題分析模組)
這是一個互動式線上平台，用於使用 Rasch 模型進行試卷分析和形成性評估。 它可以透過檢查試卷的信度和效度以及測試項目的質量，為教師提供回饋。 它還可以提供有關學生最近發展區（Zone of Proximal Development）的訊息。
您可以按照以下步驟進行您的分析：
1. 導入和分析：下載資料模板和資料輸入手冊，然後匯入資料。然後檢查您的數據，看看輸入時是否發生了任何錯誤。之後，您可以點擊“分析”進行分析。
2. 分析完成後，您可以在以下地方查看各種輸出：
• 懷特圖（Wright Map）: 比較個體能力與題目難度分佈您可以下載輸出和整個報告以供進一步使用。
注意：ShinyTAM使用R中的'TAM'套件來使用Rasch模型進行心理測量學屬性分析。Robitzsch, A., Kiefer, T., & Wu, M. (2020). TAM: Test analysis modules. R package version, 3, 5-19.
使用許可:這個程式是一個免費的線上應用程序，您可以使用以下引用來使用或傳播它：
Kwan, K., Xu, K., & Zhu, J. (2022-2024). ShinyTAM [Online application; Beta version 1.3]. Retrieved from https://shinytam.eduhk.hk
注意： 本網站承諾不會儲存任何用戶上傳的任何數據。 對於對個人隱私保護有更高要求的用戶，可考慮對數據進行匿名化處理。
您可以先從以下按鈕下載資料範本和資料輸入手冊：
您可以預覽您的資料檔案以檢查是否有任何問題。
信度係數：透過預期後驗（EAP）方法估計所得的試卷信度係數。
平均學生能力與平均題目難度的差異（Logit）：整體學生能力與平均題目難度之間的關係，如果為正數，表示試卷較為容易；如果為負數，表示試卷較難；若接近零，則顯示試卷難度和大多數學生的能力相當。
平均題目與學生能力參數相關係數：每個題目與學生能力參數的相關係數的平均，係數越高，表示試卷內的題目越能用於衡量出學生的能力水平。
信度係數：透過預期後驗（EAP）方法估計所得的試卷信度係數。
平均學生能力與平均題目難度的差異（Logit）：整體學生能力與平均題目難度之間的關係，如果為正數，表示試卷較為容易；如果為負數，表示試卷較難；若接近零，則顯示試卷難度和大多數學生的能力相當。
平均題目與學生能力參數相關係數：每個題目與學生能力參數的相關係數的平均，係數越高，表示試卷內的題目越能用於衡量出學生的能力水平。
注意：如果班內只有一位學生，則該班將不作呈現
信度係數：透過預期後驗（EAP）方法估計所得的試卷信度係數。
平均學生能力與平均題目難度的差異（Logit）：整體學生能力與平均題目難度之間的關係，如果為正數，表示試卷較為容易；如果為負數，表示試卷較難；若接近零，則顯示試卷難度和大多數學生的能力相當。
平均題目與學生能力參數相關係數：每個題目與學生能力參數的相關係數的平均，係數越高，表示試卷內的題目越能用於衡量出學生的能力水平。
注意：如果班內只有一位學生，則該班將不作呈現
信度係數：透過預期後驗（EAP）方法估計所得的試卷信度係數。
平均學生能力與平均題目難度的差異（Logit）：整體學生能力與平均題目難度之間的關係，如果為正數，表示試卷較為容易；如果為負數，表示試卷較難；若接近零，則顯示試卷難度和大多數學生的能力相當。
平均題目與學生能力參數相關係數：每個題目與學生能力參數的相關係數的平均，係數越高，表示試卷內的題目越能用於衡量出學生的能力水平。
題目統計的總結，包括平均百分比得分，題目難度，題目擬合度，點與總分相關度，每個班級的平均百分比得分。
注意：對於題目擬合度，'*'代表擬合度 > 2，'#'代表擬合度 < 0.5。
對於平均百分比得分，'⚠️' 表示低於預期，'⚠️⚠️' 表示遠低於預期。'👍' 表示高於預期，'👍👍' 表示遠高於預期。
多項選擇（MC）題目的報告：選項頻率百分比（平均百分比得分/平均個人能力）
非多項選擇（非MC）題目的報告：類別（分值）頻率百分比（平均百分比得分/平均個人能力）
個人百分比得分與個人擬合度的散佈圖。注意，數值在 1.00 左右時表示個人擬合度最佳。
個人統計的總結，包括百分比得分，個人能力，個人擬合度，表現-擬合度分類，比預期多/少獲得 1 分以上的題目等。
個人得分的總結，包括預期得分，觀察得分，得分差距和題目分類。