O調(diào)整援項目量表總分相關(guān)偏低（例如小放0．3）顯示評分甚為隨機，或是這些題目與所量度之智能建構(gòu)在實證上欠缺一致性。如果教師和研究員認(rèn)為刪除這些項目不會嚴(yán)重?fù)p害量表的建構(gòu)效度的話，使用者是可以人為的刪除這些略為欠佳的項目的，事實上，刪除欠缺區(qū)分度的項目反而可以酌量增加量表的alpha－信度（所需手續(xù)，請參閱SMILES－－2000使用手冊）。

O調(diào)整后項目量表總分相關(guān)偏低的項目的數(shù)目若果多的話，刪除這么

大量的項目是有可能嚴(yán)重影響多元智能量表的建構(gòu)效度，這是因為剩余的好題目題量非常有限，縱然量表信度尚可（例如alpha－信度大于0．7），還是有需要重新修訂項目和收集評量數(shù)據(jù)的。

F智能光譜制作

SMILES自動的將多元智能分?jǐn)?shù)按大小評為四個進展水平（有待提高、符合基本要求、相當(dāng)滿意、十分好），它利用樣本數(shù)據(jù)的四分位數(shù)Q1，Q2，Q3（即25％，50%，75%百分位數(shù)）為閥值，因此未經(jīng)教師衡鑒的智能光譜是常模參照的。標(biāo)準(zhǔn)參照的智能光譜牽涉調(diào)較八種智能的四個進展水平的閥值，從而控制每個進展水平的學(xué)生人數(shù)，調(diào)較閥值的時候教師可以參考SMILES系統(tǒng)所提供的統(tǒng)計（例如各項智能的平均進展水平及次數(shù)分配），便可即時知道調(diào)較閥值蹬所帶來的影響。

在SMILES 2000使用手冊中，載有三項指引供教師考慮采納：第一，不妨將最高和最低進展水平的學(xué)生人數(shù)限制在2O％以下（不是目前的25％），具體做法是嘗試在調(diào)較進展水平閥值1至2時順次輸入-1，-2，-3等數(shù)值，以及在調(diào)較閥值3至4時順次輸入1，2，3等，調(diào)較的效果是進展水平l至2的閥值會被降低，而進展水平3至4的閥值會被提升。第二，嘗試盡量不要減小或增加閥值2至3的水平伯p保持在中位數(shù)的水平），這樣多元智能量尺的評量目標(biāo)可以靠近樣本的中位數(shù)，樣本中大部分學(xué)童的測量誤差則因此可以減到最小。第三，檢查每一種智能量尺的進展水平閥值l至2、閥值2至3、閥值3至4的相鄰間隔是否存在最小3分差距，若是的話，在有限的數(shù)據(jù)全距底下清晰地解釋進展水平的含意將會較為容易（例如在實際情況下一個只有10條項目的3點李克特Llkert量表通常只有13-16分的全距）。從參與本計劃的學(xué)校所獲得的經(jīng)驗得知，這三項指引是可以得出可被解釋的、層次分明的多元智能進展水平，這亦是標(biāo)準(zhǔn)參照評量所期許的。

G總結(jié)

從澳門數(shù)所學(xué)校應(yīng)用這評量系統(tǒng)的反應(yīng)得知，目前的SMILES 2000基本符合上述學(xué)生方面的系統(tǒng)要求，教師也逐步掌握多元智能評量的竅門，了解每位學(xué)童的智能組合情況，這實在是非常難能可貴的（詳情將另文發(fā)表）。在教師方面，如何改良系統(tǒng)在分析典型多元智能光譜類型的自動化方面，以及闡明多元智能與學(xué)業(yè)成績的關(guān)系，從而據(jù)此開發(fā)「因勢利導(dǎo)、因才配套」和「智能公平」的課程，是本研究下一步的重要課題。在學(xué)校方面，跟進學(xué)童的學(xué)業(yè)成長和多元智能發(fā)展，更是SMILES未來發(fā)展的重大方向。