独立选项选择题 (Discrete Option Multiple Choice)
独立选项选择题 (DOMC) 允许学习者对每个选项进行独立判断。与传统多选题不同，它不仅支持简单的正误判断，还能结合信心水平评估（Confidence Levels），让学习者在答题时反思自己的掌握程度。这种格式非常适合概念辨析、深度知识检测和元认知训练。
本教程目标
- 掌握独立选项选择题的适用场景和特点
- 学习创建独立选项选择题的完整操作流程
- 了解如何配置选项评分、反馈及高级行为设置（如信心水平）
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何时使用独立选项选择题
- 概念辨析练习：区分相似概念或术语，避免排除法猜测
- 元认知训练：通过信心水平选项，鼓励学习者反思“我有多确信”
- 知识点盲区检测：区分“确信的错误”和“不确定的猜测”
- 多维度评估：对复杂问题的各个方面进行独立评价
教程示例
下面是我们将在本教程中创建的独立选项选择题，主题是「温室气体认知测验」，测试学习者对温室气体种类的识别，并结合信心水平评估进行深度学习。
示例展示结合信心水平评估的独立选项选择题
快速复制示例
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- 在打开的页面点击"复制" (注意：请确保已登录课灵账号，否则无法复制)
- 随后在生成的副本中点击"编辑"
- 即可查看并操作本教程所示的设置。
创建独立选项选择题：分步指南
步骤 1：创建新内容
- 在课灵工作区点击「创建」，进入 H5P 编辑器
- 在内容类型列表中选择 『独立选项选择题』 或搜索
Discrete Option Multiple Choice - 进入编辑界面开始配置
从 H5P 内容类型列表中选择『独立选项选择题』
步骤 2：设置标题
在 『标题』 字段中输入：温室气体 - DOMC
在『标题』字段中输入选择题主题
步骤 3：添加问题和选项
在此步骤中，我们将设置问题描述并添加具体的选项。
输入问题文本： 在 『问题』 字段中输入背景介绍和具体指令：
温室效应是指地球大气层中的一些气体（温室气体）能够吸收并重新发射热量，使得地球表面的温度得以维持在宜居范围内...
请判断下面出现的气体是否是温室气体，并选择您对该答案的信心水平...
添加选项： 点击 『添加选项』 增加备选答案。
- 选项 1：氧气
- 文本：
氧气 - 正确：不勾选
- 文本：
- 选项 2：氮气
- 文本：
氮气 - 正确：不勾选
- 文本：
- 选项 3：二氧化碳
- 文本：
二氧化碳 - 正确：勾选
- 提示与反馈：
- 选中时的消息：
恭喜你，答对了！二氧化碳是一种温室气体，能够吸收和重新发射热量。 - 未选中时的消息：
很抱歉，您的选择不正确。二氧化碳是一种温室气体，能够吸收和重新发射热量。
- 选中时的消息：
- 文本：
（您可以继续添加其他选项，如甲烷、氢气等）
- 选项 1：氧气
输入问题文本和各个选项内容
设置完具体问题后，我们来配置整体的反馈机制。
步骤 4：配置整体反馈
展开 『整体反馈』 部分，设置基于分数的反馈信息，以激励学习者。
点击 『添加分数范围』 来设定不同的评价区间：
- 0% - 50%：
很遗憾，请重试一次！ - 51% - 90%：
没有全部答对哦！ - 91% - 100%：
你真棒！
设置不同分数段的反馈信息
步骤 5：配置行为设置
展开 『行为设置』，启用高级交互功能。这里有三种主要的交互模式可供选择：
模式选择：
- 标准离散选项 (Standard Discrete Option)：最基础的模式。用户选择一个答案后，系统立即给出反馈。适用于简单的正误判断。
- 呈现所有选项 (Show all options)：类似于传统的多选题。用户可以看到所有选项，并可以勾选多个正确答案（如果适用），最后统一提交。
- 呈现所有选项，同时让用户表明信心 (Show all options and ask for confidence)：这是本教程推荐的高级模式。用户不仅要选择答案，还要评估自己对该答案的信心水平（如 100%, 50%, 0%）。系统会结合正确性和信心水平给出综合评分，能有效区分"确信的正确"、"猜测的正确"和"自信的错误"。
信心水平设置（仅在第三种模式下可用）： 您可以定义用户可选择的信心等级，这会影响得分权重：
- 100% 和 0%：二元对立，要么完全确信，要么完全不确信。
- 100%, 50% 和 0%：增加中间选项，允许"半信半疑"。
- 100%, 75%, 50%, 25% 和 0%：提供更细致的粒度，适合高阶评估。
其他行为控制：
- 一次只显示一个选项：勾选后，问题将逐个呈现（类似抽认卡），迫使学习者对每个选项进行独立思考，而不是通过排除法猜测。
- 显示结果：任务结束后显示总分和详细反馈。
- 随机排列答案：打乱选项顺序，防止位置记忆。
配置不同交互模式和信心水平
步骤 6：保存与预览
点击 『保存并关闭』，生成完整的活动内容。效果参考本文上方示例。
交互说明
- 逐项判断：学习者需要对屏幕上出现的每个选项逐一进行判断（是/否）。
- 信心评估：在做出选择的同时，学习者需要评估自己的信心水平（0-100%），这鼓励了深度思考而非盲目猜测。
- 即时反馈：根据信心水平和答案正确性，系统会给出加权分数和具体反馈。
- 结果汇总：最后会根据所有选项的综合得分给出整体评价。
优化与可访问性
- 清晰的指令：由于 DOMC 包含信心评估机制，务必在问题描述中清楚告知用户评分规则。
- 避免认知过载：虽然 DOMC 提供了深度评估，但过多的选项会让用户疲惫。建议每个问题的选项控制在 3-5 个。
- 键盘导航：DOMC 完全支持键盘操作（Tab 键切换焦点，Space/Enter 选择），确保所有用户均可访问。
- 屏幕阅读器支持：为每个选项编写简洁明了的文本，方便视障用户理解。
专家建议
- 利用“信心”诊断误解：如果学生选择了错误答案但信心为 100%，这通常意味着存在根深蒂固的错误概念（Misconception），需要针对性的干预。
- 设计诱导性干扰项：在 DOMC 中，精心设计的干扰项（Distractors）比普通多选题更有价值，因为学生必须逐个面对它们。
- 反馈即教学：不要只显示“正确/错误”，利用反馈字段解释“为什么选这个也要扣分（如果信心不足）”或“为什么这个干扰项是错的”。
专家提示：用例灵感与相关内容类型推荐
想拓展『独立选项选择题』的使用场景？以下是一些常见用例，帮助你打开创作思路：
- 医学诊断训练：不仅要选对治疗方案，还要评估医生对该方案的确信程度。
- 安全规程考核：在核电或航空领域，区分“知道”和“确信知道”至关重要。
- 语言学习中的语感测试：测试学生对语法规则的直觉判断力。
- 消除猜测因素的考试：通过信心加权，有效降低单纯靠猜题得分的概率。
提示
