Residualanalysis in the polytomous rasch model

Residuals for check of model fit in the polytomous Rasch model are examined. Comparisons are made between using counts for all response pattern and using item totals for score groups for the construction of the residuals. Comparisons are also, for the residuals based on score group totals, made between using as basis the item totals, or using the estimated item parameters. The developed methods are illustrated by two examples, one from a psychiatric rating scale, one from a Danish Welfare Study.     

重参数化多分属性DINA模型的多级评分拓广——基于等级反应模型

多分属性认知诊断模型（CDMs）比传统的二分属性CDMs提供更详细的诊断反馈信息,但现有大部分多分属性CDMs并不具备直接分析多级（或混合）评分数据的功能。本文基于等级反应模型对重参数化多分属性DINA模型进行多级评分拓广,开发一个可处理多级评分数据的等级反应多分属性DINA模型。首先通过实证数据分析呈现新模型的现实可应用性;然后通过模拟研究探究新模型的参数估计返真性。结果表明,新模型满足同时处理多分属性和多级评分数据的现实需求;且具备良好的心理计量学性能,但对测验质量有一定要求（如题目质量较高且测验Qp矩阵具有完备性等）。     

Nonparametric polytomous IRT models for invariant item ordering, with results for parametric models

It is often considered desirable to have the same ordering of the items by difficulty across different levels of the trait or ability. Such an ordering is an invariant item ordering (IIO). An IIO facilitates the interpretation of test results. For dichotomously scored items, earlier research surveyed the theory and methods of an invariant ordering in a nonparametric IRT context. Here the focus is on polytomously scored items, and both nonparametric and parametric IRT models are considered.The absence of the IIO property in twononparametric polytomous IRT models is discussed, and two nonparametric models are discussed that imply an IIO. A method is proposed that can be used to investigate whether empirical data imply an IIO. Furthermore, only twoparametric polytomous IRT models are found to imply an IIO. These are the rating scale model (Andrich, 1978) and a restricted rating scale version of the graded response model (Muraki, 1990). Well-known models, such as the partial credit model (Masters, 1982) and the graded response model (Samejima, 1969), do no imply an IIO.     

基于等级反应模型的规则空间方法

本研究基于Tatsuoka的规则空间方法, 对理想反应模式与异常反应指标进行了扩展, 推导了多级评分项目下规则空间方法的算法公式。在4种属性层级结构(发散型、收敛型、线型与无结构型)×4种“失误”作答概率(2%、5%、10%与15%)测验情境下, 以属性模式判准率、被试属性判准率、敏感性与特异性为指标, 检验了多级评分项目下规则空间方法的分类准确性。结果表明：(1) 基于多级评分项目构建的异常反应指标, 能有效地对被试进行分类与解释, 且0-1评分项目下异常反应指标及其性质都是多级评分下的特例; (2) 随着“失误”作答概率的增加, 4种属性层级结构的分类准确性都会降低; (3) 线型和收敛型的分类准确性明显好于发散型与无结构型; (4) 纯规则点的分布对规则空间方法的分类准确性有显著影响。     

多级计分测验中基于残差统计量的被试拟合研究

本文提出一种多级计分项目下的个人拟合统计量R,考察它在检测6种常见的异常作答模式(作弊、猜测、随机、粗心、创新作答、混合异常)下的表现,并与标准化对数似然统计量l_zp进行比较。结果表明:(1)在异常作答覆盖率较低并且异常作答类型为作弊和猜测时,R的检测率显著高于l_zp;(2)随着测验长度和被试异常程度的增加,两种统计量的检测率都会上升;(3)在一些条件下,R与l_zp检测效果接近。实证数据分析进一步展示了R统计量的使用方法和过程,结果也表明R统计量具有较好的应用前景。     

重参数化的多分属性诊断分类模型及其判准率影响因素

多分属性比传统的二分属性提供更多更详细的诊断反馈信息, 符合对知识技能的多水平要求, 具有较好的应用前景。本文首先介绍了多分属性和多分Q矩阵的概念; 之后重参数化了3个分别满足连接、分离和补偿缩合规则的多分属性诊断分类模型并研究了其判准率影响因素, 结果发现它们的判准率(1)均随多分属性数量的增加而降低, 建议实际使用中不宜高于5个; (2)均随多分属性的最高水平数增加而降低, 建议实际使用中不宜高于4水平; (3)均随多分属性间统计相关性增加而增加, 但影响不大; (4)受多分属性层级结构的影响较大; (4)受被试量影响不大; (5)均随题目数量增加而增加且影响较大。最后, 针对“多分属性与多级评分的关系”和“多分属性与二分属性之间的关系”这两个问题进行了讨论。以期为实证研究者提供相关的理论支持和使用建议。     

团队问题解决的知识结构转换研究

本研究利用多维标度分析法,通过计算机联网实验．对团队问题解决过程中的知识结构进行获取与分析。我们考察了团队共享知识结构在群体讨论过程中结构性的区别,结果得出团队知识结构在概念聚集度、概念群数量、结构明晰性三个指标上发生了变化。我们认为,这些指标可以作为团队综合能力的指标,为团队评估与培训提供依据。     

多级计分认知诊断计算机化自适应测验的新选题方法

认知诊断计算机化自适应测验（Cognitive Diagnosis Computerized Adaptive Testing, CD-CAT）是认知诊断评估和计算机化自适应测验两者的结合,兼具认知诊断和自适应测验的特点。目前,针对CD-CAT的研究几乎都集中在0-1二级计分的数据。然而,在教育和心理评估的实际应用中,存在大量的多级计分的数据。因此,本研究探讨了多级计分CD-CAT（Polytomous CD-CAT, PCD-CAT）的实现技术,并提出了2种新的选题方法。通过模拟实验比较了新选题方法和传统选题方法在PCD-CAT的效果,结果表明：在定长PCD-CAT条件下,2种新选题方法的模式分类准确率是最高的,而在非定长PCD-CAT条件下,2种新方法的测验效率也是最高的。     

我国医学人文分支学科知识内容及关联研究

结合医学人文学科群特征探讨分支学科知识内容及关联,以此丰富我国医学人文学科知识结构的基本理论研究。通过文献研究、定性研究和专家访谈,得出医学哲学、医学史、医学伦理学等6门医学人文分支学科的研究对象与研究内容类目。在此基础上进行系统分析,通过比较发现,分支学科的特定学科知识内容相似度高,其中医学与人文、医疗服务、医学技术等8个重点学科知识内容是分支学科间的知识交叉点,学科存在关联,并发挥出拓展学术、强化理论及建设社会的功能。     

质性比较专家与新手的物理学知识结构

通过质性比较方法,本实验刻画了专家与新手在物理学欧姆定律上的知识差异,并发现,与新手相比,专家的知识结构有如下特点:(1)精致化,即拥有更多公式且生成了新公式,表示他们在知识之间形成了更多联系;(2)限制化,即添加更多恒定条件于知识中,从而产生更为明确的行动。此外,本实验在方法学上为细致描述和解释专长的实质提供了可能。     

Logistic加权模型的理论构建与模拟分析

试题难度、试题考查重要性程度加权是多级记分试题的两个基本属性, 因而在IRT项目特征函数中需用不同参数来表示。以往多级记分模型用多个难度参数来描述多级记分试题的难度, 不能有效的表达多级记分试题的分数权重作用。从多级记分试题的分数加权作用角度, 本文提出Logistic加权模型并论述了理论构建思想。在Logistic加权模型下对项目参数估计的EM算法进行推导并编写了相应的参数估计程序。在Logistic加权模型下进行测验模拟, 发现项目参数估计的模拟返真性能良好。     

21世纪医学教育的知识结构初探

在知识爆炸的今天,个人全面系统掌握医学基础知识只能是一个幻想,新世纪要求有关教育知识结构的变革。继续延用经典医学学科多平层型知识结构进行21世纪医学教育已不适应,可满足需求的应是以可持续发展的新知识为核心的核心－壳层型新知识结构。目前似应以细胞知识为核心重组医学教育知识结构体系,按应用基础、临床等知识壳层对冗杂的经典学科知识进行精炼与重组。     

以实质心理学为基础的评估：认知诊断

评价除了了解学习者的学习情况外,同时还应该提供学习者学习状况的诊断信息,以利于教学与学习。评价应该以认知心理学对学习过程的研究,作为编制测验的实质理论依据,进行认知诊断评估。本文针对认知诊断的心理学基础：知识的习得、知识诱发、知识表征、知识结构等进行梳理,以便测验开发者对认知诊断评估有更清晰的认识。     

一种多级评分的广义认知诊断模型

认知诊断是近些年教育测量研究中的热点,大多数的认知诊断模型仅适用于0～1评分的情况.本文提出一种有多个潜变量多个滑动参数的多级评分认知诊断模型——GP-D1NA,只要由评分标准和知识状态能确定理想反应模式,就可以利用此方法进行认知诊断分析.在该方法中,我们给出项目滑动矩阵的概念,将被试的观测得分均看成由某个理想得分的滑动,并采用EM算法估计滑动矩阵.在模拟研究中,采用每掌握一个属性得1分的评分标准,结果表明线性型、收敛型、发散型、无结构型和独立型五种属性层级结构均有较高的判准率.     

脑卒中的康复治疗

讨论和研究了遵循生物-心理-社会医学模式,从生物功能、心理功能、社会功能三个纬度综述脑卒中的康复治疗理论.一个以躯体生物功能损害为突出表现的脑卒中患者,要综合考虑他的受损的躯体功能、心理状态和社会功能,三者不宜偏废.