自陈量表式测验应用IRT的可行性

对采用5级评分Likert式测题的情感能力量表的分析表明,各分量表项目都有较好的模型-数据拟合性,而且显示了参数估计的不变性,及与CTT参数的关联性。这些都表明Likert量表应用IRT模型的假设条件得到了满足,即IRT应用是可行的。研究还表明IRT能对测量精度进行更精确的估计。     

人类遗传数据国际宣言纲要(修正稿)

人类遗传数据国际宣言纲要(修正稿)是国际生命伦理学委员会(IBC)在第九次会议(2002年11月26-28日,加拿大蒙特利尔)初步审议后提出,并在国际生命伦理学委员会起草小组第四次会议(2002年11月29日,加拿大蒙特利尔)缜密考虑基础上产生的。     

多维测验项目参数的估计：基于SEM与MIRT方法的比较

作者简要回顾了SEM框架下分类数据因素分析(CCFA)模型和MIRT框架下测验题目和潜在能力的关系模型, 对两种框架下的主要参数估计方法进行了总结。通过模拟研究, 比较了SEM框架下WLSc和WLSMV估计方法与MIRT框架下MLR和MCMC估计方法的差异。研究结果表明：(1) WLSc得到参数估计的偏差最大, 且存在参数收敛的问题; (2)随着样本量增大, 各种项目参数估计的精度均提高, WLSMV方法与MLR方法得到的参数估计精度差异很小, 大多数情况下不比MCMC方法差; (3)除WLSc方法外, 随着每个维度测验题目的增多参数估计的精度逐渐增高; (4)测验维度对区分度参数和难度参数的影响较大, 而测验维度对项目因素载荷和阈值的影响相对较小; (5)项目参数的估计精度受项目测量维度数的影响, 只测量一个维度的项目参数估计精度较高。另外文章还对两种方法在实际应用中应该注意的问题提供了一些建议。     

建构网络心理健康的教育体系

网络新媒体和大数据时代,中国高等教育在思政教育、课程设置、人才培养、招生宣传、心理健康方面,都遇到新的挑战。本组笔谈聚焦新媒体、大数据对当代中国高校的影响。史国君用调查数据表明,当前青年大学生政治认知总体正确、政治认同度较高、政治实践参与较积极,但政治信仰教育、网络政治信仰教育方式等方面还亟待创新,建议充分应用新媒体技术,多方位培育当代大学生的政治信仰;赵亮等分析了高校创新创业教育与思想政治教育融合的动因和依据,尝试在课程体系方面促成二者的融合;石沁禾认为在大数据与人工智能等高科技飞速发展的趋势下,要提升企业的全球竞争力,高等教育亟须探求"商能并重"的高素质人才培养路径;唐玉生认为大数据技术的运用可以克服传统粗放型招生宣传模式的不足,而基于历史数据及动态数据分析的招生宣传模式,为精准化招生提供了可能性,为高校高质量招生宣传提供新的方法和途径;季海菊关注大数据时代高校学生网络心理健康教育问题,认为教育理念的落伍、数据素养的欠缺以及大数据平台建设的不足,都弱化了网络心理健康教育的引导力、感召力和控制力,构建与大数据时代相适应的高校网络心理健康教育体系,需要确立大数据理念,整合教育团队,开发数据平台,加强子体系建设,将大数据技术有效地运用于网络心理健康教育中,从而提升高校网络心理健康教育的针对性和实效性。     

价值敏感设计与大数据伦理

当前的应用伦理学正在从理论走向实践,信息技术、医学伦理和计算伦理的兴起和发展,使得应用伦理学尤其是信息伦理学正逐渐发生设计转向。这种转向的主要体现就是价值敏感设计理论的兴起,这种观点主要来自伦理学层面的"理论-应用-设计"和信息技术层面的"技术-社会心理背景-道德价值"的理论变化。价值敏感设计建立在概念、经验和技术三个层面相结合的集成方法基础上,同样的分析在大数据领域内同样具有可行性。大数据技术也可以从这三个层面来分析:概念分析层面的数据伦理概念分析、技术分析层面的算法伦理分析,以及经验分析层面的实践分析。价值敏感设计理论的发展能够推动大数据伦理的进步,并且能够为大数据技术提供一定的伦理基础。     

靠谱

“靠谱”一词,往往是现在人们评判他人处事为人的一个褒义词,成为继一个人“善良”、“勤奋”、“正直”等良好品格之后的又一个社会生存之优点。顾名思义,“靠谱”原是指一个人唱歌或奏乐过程中“着调”而不“跑调”的好状态。当某人被人们形容为“不靠谱”时,那便是指他为人处事不着边、不规矩、没正形或靠不住,甚至是不正经、不干正事之意。“靠谱”说起来简单,落实却复杂;听起来像感觉,做起来是规则。     

多阶段混合增长模型的方法及研究现状

多阶段混合增长模型(PGMM)可对发展过程中的阶段性及群体异质性特征进行分析,在能力发展、行为发展及干预、临床心理等研究领域应用广泛。PGMM可在结构方程模型和随机系数模型框架下定义,通常使用基于EM算法的极大似然估计和基于马尔科夫链蒙特卡洛模拟的贝叶斯推断两种方法进行参数估计。样本量、测量时间点数、潜在类别距离等因素对模型及参数估计有显著影响。未来应加强PGMM与其它增长模型的比较研究;在相同或不同的模型框架下研究数据特征、类别属性等对参数估计方法的影响。     

大数据时代信息价值开发的伦理问题

大数据已成为21世纪的新石油,各国政府相继提出发展大数据战略。借助大数据收集、存储和挖掘等技术,大数据信息所蕴含的潜在价值不断得到开发,推动经济社会的发展。然而,在大数据信息价值开发的同时,也引发了一些迫切需要关注和解决的伦理问题,如隐私权问题、知识产权问题和信息安全问题。     

展开模型对EPQ反应数据的拟合调查

调查了拓广等级展开模型（GGUM）对EPQ反应数据的拟合情况。结果发现：（1）E量表最符合GGUM单维性的假设,即得到2个线性主成分,项目在这2个主成分上的负荷略微呈现一个半圆形的模式;（2）约束GGUM的阈限参数在项目间相等而得到的模型A在对EPQ的数据进行分析时是最简洁而有效的：（3）模型A和2PLM相比,前者在E和P上的拟合显著优于后者,在N上,两个模型提供了相似的拟合度。结果表明展开模型比优势模型更适合用于分析EPQ的数据。     

2PL模型的两种马尔可夫蒙特卡洛缺失数据处理方法比较

马尔科夫蒙特卡洛（MCMC）是项目反应理论中处理缺失数据的一种典型方法。文章通过模拟研究比较了在不同被试人数,项目数,缺失比例下两种MCMC方法（M-H within Gibbs和DA-T Gibbs）参数估计的精确性,并结合了实证研究。研究结果表明,两种方法是有差异的,项目参数估计均受被试人数影响很大,受缺失比例影响相对更小。在样本较大缺失比例较小时,M-H within Gibbs参数估计的均方误差（RMSE）相对略小,随着样本数的减少或缺失比例的增加,DA-T Gibbs方法逐渐优于M-H within Gibbs方法