计算机化自适应测验技术在情绪智力智能测评中的初步应用——基于项目反应理论

在项目反应理论(IRT)框架下,采用计算机化自适应测验技术实现对情绪智力的智能测评.基于IRT系列分析(含单维性检验、模型拟合检验、局部独立性检验以及项目质量分析),构建了符合IRT测量学要求的情绪智力测评的题库,并以此为基础探讨了计算机化自适应测验技术在情绪智力智能测评(CAT-EI)中的应用.实验结果表明:(i)CAT-EI相关算法具有较高的参数估计精度,同时具有较理想的测量信度和效度;(ii)CAT-EI可使用较少的题量(M_ean=9.88题)达到使用整个题库(67题)的测量精度,它一方面能做到减轻被试的测试负担,另一方面实现了对情绪智力高效、快速、准确的智能测评.总之,该研究为实现对情绪智力智能测评提供了一种新的测量技术支持.     

计算机多阶段自适应测验的组卷方法

计算机多阶段自适应测验(MST)实施的关键是成功组建多个满足测验规范(即统计和非统计约束)的平行测验(或称测验面板),自动组卷(ATA)为实现测验平行提供了可能.现有的MST组卷方法研究主要包括以下几种:1)基于线性规范算法的组卷方法; 2)基于启发式算法的组卷方法; 3)基于蒙特卡洛算法的组卷方法; 4)基于在线组卷的方法.该文讨论这几种方法的优缺点并进行比较,同时指出未来可进一步改进这种方法并开发基于认知诊断测验的自动组卷方法.     

双因子模型下CAT测验优化设计及其效果验证

在2种传统的BCAT测验设计的基础上,提出了4种新的BCAT测验设计,并采用国际上通用的Monte Carlo模拟实验的方式,从被试能力参数估计精度、题库使用的曝光率及测验的效率等3大指标来验证新开发的4种BCAT测验设计,再与传统的BCAT测验设计进行比较,以验证该文提出的4种新的BCAT测验设计的科学性、效果及优势.最后,对BCAT测验设计在实际应用中的选用提出了具体的意见与建议,以供实际应用者参考及借鉴.     

基于属性层级关系的rRUM模型优化——模型解释力及判准率的提升视角

以提高认知诊断模型判准率及对数据的解释力为视角,对当前应用较广泛的rRUM模型进行优化(优化后的模型简记为rRUM-AH),并采用Monte Carlo模拟研究及实证研究相结合的范式,比较分析了传统的rRUM模型和rRUM-AH模型的诊断正确率及诊断结果的解释力.研究结果表明:当属性间存在层级关系时,不论在何种实验设计条件下,优化后的rRUM-AH模型属性诊断正确率远远高于传统的rRUM模型; 当属性间存在层级关系时,rRUM模型的模式判准率平均不到80%(而rRUM-AH模型平均高达90%以上),难于满足实际需求,此时实际应用者选用该研究新开发的模型是一个较好的选择.     

基于认知诊断的自适应学习材料智能推送算法研究

将认知诊断和自适应学习相结合,利用认知诊断方法先诊断学习者对知识的掌握情况,然后依据遗传算法和多岛遗传算法为每个学习者智能化提供合适的学习材料,提出了基于认知诊断框架下的自适应学习材料智能推送算法.通过Monte Carlo模拟实验考察了新算法的科学性及其效果,研究结果表明:(i)基于认知诊断框架下的自适应学习材料智能推送算法具有较理想的效果;(ii)遗传算法和多岛遗传算法选取的学习材料具有低惩罚函数值和高学习材料匹配的正确率;(iii)遗传算法和多岛遗传算法选取的材料比随机算法更加适合学习者.     

认知诊断计算机化自适应测量技术在心理障碍诊断与评估中的应用

以现代测量理论为基础,该文尝试将认知诊断与计算机化自适应测验2项新技术应用于心理障碍(抑郁症)的诊断与测评,一方面探讨新技术在抑郁症诊断中的科学性与合理性,另一方面开发基于认知诊断计算机化自适应测验技术的抑郁症测评工具(简记为CD-CAT-D).研究共调查被试2 492人,经大样本数据标定及测量学指标筛选,题库最终保留136题; 研究结果表明:在认知诊断理论框架下,CD-CAT-D具有较高的诊断分类一致性信度; 若以PHQ-9量表作为效标,CD-CAT-D具有较理想的收敛效度和效标关联效度; 同时,CD-CAT-D的灵敏度与特异度平均在0.850左右,以及AUC指标在0.80～0.90之间,这些都表明CD-CAT-D具有较理想的预测效果.这为心理障碍的诊断与评估提供了一种全新的方法和技术支持.     

多级计分题项目功能差异常用检测方法及比较

项目功能差异是确保测验公平的统计技术手段。多级计分题目为教育测量和心理测量中不可或缺的题型,而目前还未见有公开发表的文章较为全面地将常用多级计分题DIF检测方法作一概括,该文从参数类与非参数类2个视角对多级计分DIF检验方法进行论述与比较,为实践应用者在方法选用上提供借鉴及支持,最后对多级计分DIF检验进行讨论。     

广义阶层线性模型下铆题存在DIF时的测验等值研究

利用广义阶层线性模型研究具有DIF铆题时的测验等值,在进行等值时能有效地控制DIF效应,并与传统方法--有DIF铆题但等值时忽视DIF的存在下等值进行比较,从DIF效应值大小、铆题中DIF项目数和被试数等3个因素来考察两种方法对参数的估计或等值精度的影响.模拟研究发现采用广义阶层线性模型较传统方法参数估计或等值精度要高,除了DIF项目数和DIF效应值外,被试数也是影响参数估计精度的-重要因素.     

生命意义感结构及其自适应测量:基于Bifactor模型

该文探讨了生命意义感的测量结构及生命意义感的计算机自适应测量(CAT-MLM)对传统纸笔测验测量信度及测量精度的提升效果,并进行了相应的实验.实验结果表明:CAT-MLM不仅具有较好的测量信度和效度,还能在不损失测量精度的条件下减少测试的题量,从而提升测试的效率; 在相同测验题长下,CAT-MLM能显著提高传统纸笔测验的信度和精度.     

项目反应理论下Likert型量表的DIF检测方法初探

该研究以SCL-90量表中的“恐怖”因子为例,采用Samejima等级反应模型(Graded Response Model)对该因子进行项目功能差异检测,以探讨项目反应理论下Likert型量表的DIF检测方法.研究发现,对于Likert型量表在项目反应理论框架下可采用等值化的方法进行DIF检测.