FOK判断等级及其准确性的实验研究

通过实验集中探讨了FOK判断等级及其准确性的影响因素。实验以中文字串为学习材料,使用组内设计的实验方法研究了被激活信息的量和强度对FOK等级及准确性的影响。实验结果表明：FOK判断的等级是由被激活信息的总量决定的,和被激活信息的正确与否无关;FOK判断的准确性是由被激活信息的强度决定的;且二者之间是有内在联系的。     

词频和年级对FOK判断的影响

本实验以识记材料的词频高低和被试年级为自变量对被试元记忆监测的FOK(feeling of knowing)判断进行研究。实验采用Hart提出的RJR(回忆—FOK判断—标准测验 )的经典范式。结果表明 :被试的年级影响FOK判断等级和准确性 ,大学生的FOK判断等级和准确性均高于高一年级学生 ;识记材料词频影响FOK判断等级的高低 ,不影响FOK判断准确性 ,被试对高频词对的FOK判断等级高于对低频词对的FOK判断等级 ,但FOK判断准确性无明显差异。     

建构反应题中能力估计准确性的影响因素:评分者人数和项目个数的交互作用

采用康春花、孙小坚和曾平飞(2016)提出的等级反应多水平侧面模型探讨了评分者人数和项目个数对被试能力估计准确性的影响。模拟研究的结果表明:(1)随着项目个数的增加,估计值与真值之间的相关也不断增加;(2)评分者人数和项目个数在平均绝对偏差(MAB)和误差均方根(RMSE)上的主效应均显著,两者间的交互效应也显著;(3)简单效应分析发现,当项目较少时,3个评分者条件下的能力估计准确性最好; 随着项目个数的增加,4个评分者的估计误差迅速下降,且表现变为最好。     

自我概念研究的概述

本文介绍了自我概念的等级模型及其相关的理论,比较了五种自我概念测量方法的各自的特点,还简要总结了自我概念在几个主要研究领域中的成果,较系统地勾勒了当前自我概念的发展特点及方向．     

项目反应理论新进展：基于3PLM和GRM的混合模型

IRT中的计量模型较多,不同计量模型适合不同特点的数据资料,实际工作者应根据实际情况选择适当的IRT模型来分析数据。我国是个考试、测评大国,测评的题型丰富多样,在实际应用IRT时,一个模型往往很难反应所有数据资料本身的特点,这时可考虑应用多个IRT模型（即“混合模型”）来分析,以达到对数据的最佳拟合。本文对混合模型的思想方法及原理、参数估计的实现、以及模型性能进行了研究,发现：（1）本文自主开发的混合模型参数估计程序Mix_Tu具有较高的返真性,且与国际知名测量软件Parscale相当。（2）在“项目异常”情况下,Mix_Tu程序对参数b和c的估计受数据异常程度的影响要大于Parscale程序,而对参数a的估计受数据异常程度的影响要小于Parscale程序,而在参数theta上两个程序相当。（3）在“被试异常”情况下,Mix_Tu程序对所有参数的估计受数据异常程度的影响均要小于Parscale程序,Mix_Tu程序表现的更为稳健。     

个人特质水平及个人-项目距离与反应时的关系

为验证展开模型下个人-项目距离和特质水平与反应时间的关系,采用E-PRIME软件开发了艾森克人格问卷的测试程序,并选取237名年龄在18~26岁的大学生和研究生自愿者参加该项测试。采用拓广等级展开模型对反应数据进行分析,并计算个人-项目距离与反应时对数的相关以及反应时对特质水平的多项式回归。结果显示,个人-项目距离与反应时对数只在一些项目上存在显著的相关,反应时对特质水平的回归方程也只在部分项目上存在显著性,在全量表上回归方程并不显著,反应时对数化之后,回归显著的项目数明显更多。因此,未来将反应时合并到IRT模型中的研究需要对反应时进行对数化并在项目水平上构建它与特质参数或其函数之间的关系。     

反应风格的测量与统计控制

反应风格是共同方法偏差的主要来源之一。本文首先讨论反应风格的定义和类型,梳理其危害,认为反应风格能使测验分数出现偏差,影响测验信效度分析和变量关系分析,有必要控制其危害。然后介绍了常用的反应风格测量方法,包括计数法和模型法两大类,对测量方法的选择给出了建议,在此基础上,就如何结合反应风格的测量方法与残差回归法、偏相关法来控制反应风格危害给出建议。     

从MEGA2重新理解马克思有关国家的学说

长久以来,人们对于马克思国家学说的理解,主要源自于列宁的著名定义——国家是一个阶级压迫另一个阶级的机器,是迫使一切从属的阶级服从于一个阶级的机器。(《列宁选集》第4卷,第33页)近期,通过仔细研读《马克思恩格斯全集》(历史考证版2)     

拓展后的GGUM在LOT-R中的适用性分析

该研究对拓广等级展开模型（GGUM）进行了拓展,取消GGUM中关于主观反应类别阈限对称的假设,并将拓展之后的新模型和GGUM同时用于生活取向测验修订版（LOT-R）的被试反应数据分析,采用新编的单项目、两项目对和三项目组χ2/df计算程序计算和比较新模型和GGUM在该测验数据上的拟合差异。结果显示,新编程序与Stark等人开发的MODFIT程序具有同样的有效性,新模型在这些指标上的值显著小于GGUM,并且均小于3,表明新模型较GGUM更适合于分析LOT-R的反应数据,说明新模型更适用于分析具有多个评定等级的人格测验数据。根据以上结果,该研究认为,未来人格测验的数据分析应该使用没有对主观反应类别阈限进行对称限定的新拓展的模型更合理。     

生物运动知觉的神经基础

生物运动知觉是视觉运动知觉研究的一个重要领域.分析人类识别生物运动的神经机制,有助于理解人类如何实现远距离的交流、沟通和模仿学习各种复杂的运动行为.众多研究表明,生物运动知觉很可能由一个广泛的神经网络负责,颞上沟、梭状回、舌回和颞中区等脑区对识别生物运动起着关键性作用,其他脑区如杏仁核、小脑、前运动皮层和纹外体皮层等也可能参与其中.一些研究者在综合分析已有实验证据的基础上尝试建立可能的神经模型,典型的代表是等级神经模型和模板匹配模型.两种模型分别从各自的角度阐述了生物运动知觉的加工过程,在一定程度上解释了以往的研究结果,但是也存在一些需要进一步探索和澄清的问题.