问题发现研究述评

问题发现的重要性很早就引起了学者们的关注,但有关这方面的研究成果并不丰富。文章概述了在艺术、生活、教育以及相关研究等领域有关问题发现的实验研究成果,分析了现有研究存在的不足并就未来的研究方向提出了自己的观点。     

被试作答的偶然性对IRT能力估计的影响研究

被试能力参数估计是项目反应理论应用研究最重要的技术之一。本文在理想的测验情境下,研究被试作答的偶然性对被试能力值估计的影响。研究设计了被试作答的两种偶然性情况：一是偶然做对了一道项目难度高于其能力值的试题,二是偶然做错了一道或几道项目难度低于其能力值的试题．然后分别探讨了这两种情况下对被试的能力估计所带来的影响,并且就如何消除这些偶然性所带来的影响提出了相应的方法。     

命题内容对青少年条件推理的影响

选取3个具体内容的条件命题作为实验材料,以小四、初一、高一、大三的学生为被试,探讨了命题内容对青少年条件推理的影响机制及其发展特点。结果表明:(1)对同一年级而言,不同内容的条件命题的相同推理(MP、MT、DA、AC)之间表现出显著的差异;对不同年级而言,相同内容的条件命题的四种推理之间也存在显著的差异。(2)青少年的条件推理过程似乎是一种基于对事件发生概率估计的直觉判断,这一判断过程主要取决于个体知识经验的增长和主体认知水平的提高,而用形式逻辑的标准来衡量个体条件推理能力的高低似乎并不妥当。     

五台山生态旅游开发的意义

目前,生态旅游已成为世界旅游的主流,五台山是我国著名的4A级旅游景区,具备生态旅游开发的环境和资源优势,对其进行生态旅游开发且与佛教文化旅游相融合,将会带来强大的经济、社会和环境效益,实现五台山旅游的可持续发展,并为五台山成为世界遗产打下坚实基础。     

证有有形无形、客观主观之分

证的概念包括证据与诊断两方面的含义,诊断是证据在头脑中的意识反应,两者不能割舍.用有形无形、客观主观来统一证的理论内涵,认为无形之证是有形之证的意识概括,两者总是在不同层次、不同角度达到统一.     

动态系统研究方法在社会心理学中的应用

文章综述了动态系统研究方法在社会心理学中的应用。社会心理学现象具有复杂性、时间性和动态性特点,动态分析方法如动态系统行为模式确定、动态系统稳定性分析、人工神经网络和元细胞自动机等计算机模型的应用,可以有效的捕捉到人类思维和行为的这些特点。目前动态分析方法已经在社会心理学的动态属性研究中取得了一定的进展。     

道教生态人文思想与川西山区保护开发

道教是我国传统文化的重要组成部分,体现着中华文化、中华文明的丰富多彩与博大精深,道教教义中有不少与生态人文文化相关的深邃思想与哲理,需要我们去深入研究与阐发,并可运用到川西山区的保护与开发实践之中,现就这个问题试谈一些粗浅的思考和意见。一道教教义中有大量尊重自然规律、注重生命价值、保护和建设美好生态环境、探索和追求高尚人生道德的哲理和行为规范,有待认真研究和挖掘,并从新的时代意义上去进行总结和阐释,以丰富和建设社会主义的先进文化。1.道教中尊重自然规律的思想。《道德经》中说“人法地,地法天,天法道,道法自然…     

通道估计可靠性先验知识在早期的知觉加工阶段影响多感觉信息整合

统计最优化理论认为, 在多感觉信息整合的过程中, 大脑是以加权平均的方式将多个感觉通道的信息整合为统一的感觉信息, 通道信息的利用权重根据各通道信息的可靠性来确定。近期的几个行为研究结果则显示, 有关通道估计可靠性的先验知识同样能够影响通道信息在整合过程中的利用权重。然而, 这些研究结果不能确定先验知识对多感觉信息整合的影响是发生在认知加工的感知觉阶段还是决策阶段。当前研究致力于对此问题进行探讨。实验通过赋予两种颜色字母不同的视、听一致概率(高概率、低概率), 测量并分析被试在各概率水平下对视听一致刺激的反应时。实验数据显示不同的视听一致概率能够调制对视听一致刺激的反应时。该结果揭示通道估计可靠性先验知识在早期的知觉加工阶段影响多感觉信息整合。     

属性不等权重的多级评分属性层级方法

本文给出基于属性不等权重的等级反应模型(Grade Response Model, GRM)的属性层级方法(Attribute Hierarchy Method, AHM), 简记为属性不等权重的GRM-AHM。在属性层级结构下, 本文利用贝叶斯网与最小二乘两种方法, 提出了被试掌握属性的条件概率与属性权重的计算方法, 发现并解决了属性在不同的项目内权重有可能不相等的问题。本研究进一步将认知诊断推广到多级评分的情形。试验证明, 属性不等权重的GRM-AHM具有较高的判准率。     

一种多级评分的认知诊断模型：P-DINA模型的开发

当前绝大多数认知诊断计量模型仅适用于0-1评分数据资料, 大大限制了认知诊断在实际中的应用, 也限制了认知诊断的进一步推广和发展。本文对具有较好发展前景的DINA模型进行拓展, 开发出适合多种评分(含0-1二级评分和多级评分)数据资料的P-DINA模型, 同时采用MCMC算法实现模型参数的估计, 并对该模型性能进行研究。结果表明：(1)本文开发的P-DINA模型无论是在无结构型属性层级关系下还是在结构型属性层级关系下, 参数估计的精度均较高, 参数估计的稳健性较强, 说明开发的P-DINA模型基本合理、可行。(2)P-DINA模型可采用MCMC算法实现参数估计, 且参数估计的精度较高。(3)整体来看, 无结构型属性层级关系和结构型属性层级关系下, P-DINA模型在项目参数的估计精度上两者基本相当; 但在被试属性判准率(MMR和PMR)上无结构型属性层级关系表现的稍差一些。(4)无结构型属性阶层关系下：模型诊断的属性个数越多, 参数 估计的精度越差、属性诊断的正确率(MMR和PMR)越低, 但参数 的估计精度越好; 若想保证属性模式判准率在80%以上, 建议诊断的属性个数不宜超过7个。总之, 本研究为拓展认知诊断在教育学和心理学中的应用提供了一种新方法、新模型。