项目表述方法对中文Rosenberg自尊量表因子结构的影响

该研究探索项目表述方法对量表因子结构的影响,在多特质-多方法(MTMM)矩阵框架下对关联特质-相关模型(The correlated trait-correlated method,CTCM)和关联特质-相关独特性模型(The correlated trait-correlated uniqueness,CTCU)等8个相关方法效应模型进行比较.结果发现,导致中文Rosenberg自尊量表两因子结构的主要是由项目表述的方法效应引起的.因此,在编制量表过程中应考虑方法效应对因子结构的影响.     

测验项目反应机制与心理测量模型假设的对应性分析

从测验项目解决的认知过程的视角分析了在不同测验理论框架下的测量模型中的基本假设, 指出测量模型是测验开发者有关测验项目反应机制的理论假设的具体表征, 是系统检验测量假设和过程的统计框架。然而, 不管是经典测验理论、概化理论, 还是早期的项目反应理论模型, 相关假设都过于简化, 缺少相应实质理论的支持。与之相比, 认知测量模型强调与个体在测验项目反应过程中的认知过程、认知策略和知识结构的对应性, 提供了在实质理论基础上界定测量建构、设计测验项目、进行建模分析和解释的可能性, 为日益边缘化的心理测量学和主流心理学研究的融合奠定了基础。     

内侧颞叶与来源记忆

来源记忆不同于项目记忆。早期的研究认为来源记忆的神经基础主要是前额叶,但近几年的相关研究发现内侧颞叶在来源记忆中的作用也是相当重要的,健康被试的功能神经成像研究和内侧颞叶损伤病人研究都为内侧颞叶在来源记忆中的作用提供了可靠证据。     

语言与儿童心理理论关系的一种新观点

语言与心理理论的关系是儿童研究领域的研究者们长期探讨的话题,大量的实验结果表明二者的确存在密切的关系,但具体机制尚未弄清。该文介绍了探讨二者关系的一种新思路,即把心理理论重铸为对认知灵活性的测量,来考察语言在心理理论中的作用。文中介绍了语言的标签效应对认知灵活性影响的实验证据,并预期了在心理理论任务中使用语言标签可能出现的结果。     

竹溪县降低孕产妇死亡率和消除新生儿破伤风项目分析

为实施“降低孕产妇死亡率和消除新生儿破伤风项目”,通过培训乡村产儿科技术服务人员,以改善乡镇卫生院产儿科服务条件,提高育龄妇女住院分娩安全意识,降低孕产妇死亡率和消除新生儿破伤风。开展了人员培训、健康教育、设备配置、贫困救助、监督指导等活动。孕产妇死亡率、新生儿破伤风等重点指标达到终期目标。提出贫困地区妇幼卫生事业建设与发展必需有可行性项目支持。     

应用项目反应理论对瑞文测验联合型的分析

使用BILOG-MG3.0软件,边际极大似然估计,3参数Logistic模型对354名不同能力水平的男性青年的瑞文测验联合型数据进行了分析。结果显示:大多数瑞文测验联合型的题目都适合3参数Logistic模型(有6道题不适合)。整个测验的信息函数峰值的位置在难度量表的-3到-2之间,其值为16.82。共有18道题的信息函数峰值在0.2以下。从区分度来看,72道题目的区分度均大于0.5,比较理想。难度参数显示所有题目均较低,绝大部分都在0以下,最高的只有1.01。题目的难度主要由所需的操作水平决定。伪猜测参数在0.07-0.24之间。综合分析表明瑞文测验联合型对正常青年的智力评价精度较差。     

全息项目因素分析在心理学研究中的应用

文章首先指出了经典线性因素分析的种种局限;然后介绍了一种基于“被试—项目矩阵”而非仅仅协方差矩阵或相关矩阵的全息项目因素分析,该方法能克服经典线性因素分析的种种局限,在心理学研究中尤其是人格研究中有着其他因素分析方法不可替代的作用。     

从整合的角度看联结记忆中的项目再认

联结记忆由三种成分构成：项目1, 项目2以及项目1-项目2之间的联结, 其中, 对项目1和项目2的再认称之为项目再认, 而对项目1-项目2之间联结的再认称之为联结再认。双加工理论认为项目再认可以由熟悉性和回想加工来完成, 而联结再认只能由回想加工来完成。但近期有大量的研究发现：当要学习的项目对被整合为一个新的整体表征时, 熟悉性也能够支持联结再认。而关于整合对联结记忆中项目再认的研究较少, 总结已有研究提出两种观点：一种是“只有受益”观点(benefits-only)认为整合在增加联结再认的同时不影响项目再认; 另一种是“收支平衡”观点(costs and benefits)认为整合增加联结再认是以牺牲项目再认为代价的。未来研究应该关注整合对联结记忆中项目再认的影响及其神经机制, 了解整合对联结再认和项目再认的具体作用, 有助于针对具体记忆任务选择合适的编码方式来提高记忆表现。     

计算机化多维测验中作答时间和作答精度数据的联合分析

随着心理与教育测量研究的发展和科技的进步,计算机化(大规模)测验逐渐受到人们的关注。为探究在计算机化多维测验中如何利用作答时间数据来辅助评估多维潜在能力,以及为我国义务教育阶段教育质量监测提供数据分析方法上的理论支持。本研究以2012年和2015年国际学生能力评估(PISA)计算机化数学测验数据为例,提出了一种可同时利用作答时间和作答精度数据的联合作答与时间的多维Rasch模型。根据新模型对PISA数据的分析结果,表明引入作答时间数据,不仅有助于提高模型参数的估计精度,还有助于数据分析者利用被试的作答时间信息来做进一步的决策和干预(e.g., 对异常作答行为或预备知识的诊断)。