一个新的测量过程框架——对引入认知加工模型的再思考

从认知任务分析出发的测验设计,核心在于从认知加工的角度对项目底层作答机制作出解释。其中,能够刻画任务难度的模型最有可能与心理计量模型相结合。因而,具备成熟难度法则的各种小型理论或通用理论可以进入测量过程,实现从纯粹误差结构控制的测量到内容导引的测量的转变。在这样一个框架之下,理论对任务上作答过程的理解是否恰当,刺激特性变量与任务难度关系的揭示(即难度法则)是否准确,可以在测量的过程中进行证伪。项目反应理论还未及很好回答的效度问题,可望在这一拓展的框架中获得圆满解决。本文为新的测量过程框架提供了一个示意图。     

Sperling任务中刺激呈现方式对注意分配的影响

以全部报告法和部分报告法为任务．在Kosslyn瞬时记忆模型框架下,探讨当刺激呈现和报告的方式按列进行时,被试注意窗的放置策略及其对瞬时记忆的影响。结果发现。部分报告优势在这种条件下也是存在的;因为长期的学习而导致的阅读习惯对注意窗放置策略的影响是稳定的;同时发现这种策略使得被试在按列进行的报告方式时,全部报告法和部分报告法的成绩都低于按行报告方式。文章还对上述实验发现作出了进一步的讨论。     

高校辅导员胜任力结构模型研究

通过对38位高校辅导员进行行为事件访谈以及开放式问卷调查,初步筛选出47项高校辅导员胜任力特征项目,再以此为依据编制成高校辅导员胜任力评价问卷,对413位高校辅导员进行调查,经过探索性因素分析和验证性因素分析,构建出高校辅导员胜任力结构模型。结果显示,高校辅导员的胜任力结构主要包括工作能力、个性魅力、引导学生、职业态度、个人特质以及专业素养6个维度。该结构模型信效度良好,可以为高校辅导员选拔与培训等提供科学依据。     

小学生羞怯特质预测及语言风格模型构建

收集在线教学平台上1306名小学生的作文、日记及评论, 采用自然语言处理技术进行文本分析, 并应用机器学习模型实现对羞怯特质的自动预测, 构建小学生羞怯行为、认知和情绪的语言风格模型。研究发现：(1)扩充的心理词典适合分析小学生文本; (2)分别存在羞怯行为、认知和情绪问题的学生其日常用语既有共性也有特性, 且与普通学生存在差异; (3)羞怯各维度在不同分类器上达到较好的预测效果, 其中随机森林模型的整体表现相对最好。     

家人情感卷入对老年自我刻板印象的影响：基于潜变量增长模型的分析

本研究使用问卷法对257名老年人进行了历时1年的3次追踪测试, 采用潜变量增长模型与交叉滞后回归分析考察了家人情感卷入与老年自我刻板印象的变化趋势, 家人情感卷入发展与老年自我刻板印象发展的关系, 以及家人情感卷入对老年自我刻板印象的时序效应。结果发现：(1)老年人感知到的家人情感卷入在1年内呈线性递减, 而老年自我刻板印象呈线性增长; (2)家人情感卷入的初始水平负向预测老年自我刻板印象的初始水平与增长速率; (3)家人情感卷入的下降速率也显著预测了老年自我刻板印象的增长速率; (4)交叉滞后回归分析进一步支持了老年人家人情感卷入对老年自我刻板印象的总体负向预测作用。本研究为老年刻板印象内化的家庭过程提供了理论支持, 并对减少老年刻板印象内化、改善消极老年自我刻板印象的干预具有一定的实践价值。     

针对微测评理念的自适应测验技术——基于CO-MIRT诊断模型

前人研究业已表明MIRT模型在自适应测验等诸多领域的测量优势,但面对当前国内教育行业在实践过程中的现状,仍无法有效地解决待测知识点数量、试题数量和测量精度之间的矛盾。对此,本次研究设计了CO-MIRT模型,经由前馈层、全连接层的操作以共享试题之间所传递的信息,以及通过控制层、L2正则化等操作来限制小样本测验下的过拟合,来达到降低估计误差的目的。本次研究采用蒙特卡洛模拟的方式验证了模型效果,并使用数学推演的方式给予理论上的证明。     

密集追踪数据分析：模型及其应用

在心理学、教育学和临床医学等领域, 越来越多的研究者开始关注个体内部的行为、心理、临床效果等随时间而产生的动态变化, 重视针对个体的差异化建模。密集追踪是一种在短时间内对个体进行多个时间节点密集追踪测量的方法, 更适合用于研究个体内部心理过程等的动态变化及其作用机制。近年来, 密集追踪成为心理学研究的一大热点, 但许多密集追踪的研究分析仍停留在较为传统的方法。方法学领域已涌现出较多用于密集追踪数据分析的模型方法, 较为主流的模型包括以动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Model, DSEM)为代表的自上而下的建模方法, 以及以组迭代多模型估计(Group Iterative Multiple Model Estimation, GIMME)为代表的自下而上的建模方法。二者均可以方便地对密集追踪数据中的自回归及交叉滞后效应进行建模。     

多变量追踪研究的模型整合与拓展：考察往复式影响与增长趋势

追踪研究当中, 交叉滞后模型可以探究多变量之间往复式影响, 潜增长模型可以探究个体增长趋势。对两类模型进行整合, 例如同时关注往复式影响与个体增长趋势, 同时可以定义测量误差、随机截距等变异成分, 衍生出随机截距交叉滞后模型、特质-状态-误差模型、自回归潜增长模型、结构化残差潜增长模型等。以交叉滞后模型和潜增长模型分别作为基础模型, 从个体间/个体内变异分解的角度对上述各类模型梳理, 整合出此类模型的分析框架, 并拓展建立“因子结构化潜增长模型(factor latent curve model with structured reciprocals)”作为统合框架。通过实证研究(早期儿童的追踪研究-幼儿园版, ECLS-K), 建立21049名儿童的阅读和数学能力的往复式影响与增长趋势。研究发现, 分离了稳定特质的模型拟合最优。研究也对模型建模思路和模型选择提供了建议。     

汉字刺激质量与语义启动间的交互作用

本研究探讨汉字刺激质量与语义启动的相互作用,深入考察汉字识别的内在机制。实验采用真假字判断范式,实验1使用语义相关词对比率较高的实验材料,实验2使用语义相关词对比率较低的实验材料,结果发现：（1）无论语义相关词对比率高还是低,均存在语义启动效应和刺激质量效应,且汉字刺激质量与语义启动之间均存在交互作用;（2）轻度模糊刺激较重度模糊刺激受到的语义启动效应更大。结果表明,即使排除了额外反馈的作用,汉字刺激质量与语义启动之间仍存在交互作用,进一步支持交互激活模型。     

飞行中惊吓和惊奇的管理——拓展的Landman模型

在飞行活动中,飞行员的惊吓和惊奇反应是导致飞行失控的重要因素。惊吓和惊奇反应可能使飞行员熟练训练过的操作程序和技能被遗忘,取而代之的是不适当的直觉性的行为或草率的决策。现有的使用飞行模拟器的研究表明,Landman模型对减轻飞行员惊吓和惊奇的训练有重要价值。在Landman模型的基础上,我们加入了飞行员心理能力的个体间差别（即拓展的Landman模型）,因此拓展的Landman模型对于飞行员的选拔和训练将具有重要意义。