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722.
723.
对1952名大学新生进行适应性调查,其中285人接受了2次以上的追踪调查,所得的多级评分重复测量数据采用纵向Rasch模型进行统计分析。研究应用SAS的GLIMMIX过程对多层Rasch模型参数估计作了新的尝试。结果表明:(1)新生在第一学年内,学习和情绪适应总体呈上升趋势,人际适应呈下降趋势;(2)不同个体入学时的适应状况差异显著,但是随时间变化的趋势、快慢相同;(3)学习适应分量表的项目稳定性较好,而人际、情绪适应的部分项目难度存在时间效应。研究结果对新生辅导具有启示意义 相似文献
724.
多面Rasch模型在结构化面试中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
使用项目反应理论中的多面Rasch模型,对66名考生在结构化面试中的成绩进行分析,剔除了由于评委等具体测量情境因素引入的误差对原始分数的影响,得到考生的能力估计值以及个体水平的评分者一致性信息。对基于考生能力估计值和考生面试分得到的决策结果进行比较,发现测量误差的确对决策造成影响,对个别考生的影响甚至相当巨大。进一步使用Facets偏差分析以及评委宽严程度的Facets分析追踪误差源。结果表明,将来自不同面试组的被试进行面试原始成绩的直接比较,评委的自身一致性和评委彼此之间在宽严程度上的差异均将导致误差。研究表明,采用Facets的考生能力估计值作为决策的依据将提高选拔的有效性。同时,Facets分析得到的考生个体层次的评分者一致性指标,以及评委与考生的偏差分析等研究结果还可以为面试误差来源的定位提供详细的诊断信息 相似文献
725.
项目反应理论等级反应模型项目信息量 总被引:7,自引:1,他引:6
信息函数作为项目反应理论中的一个重要概念,在进行项目和测验分析的工作中,以及在指导测验编制的工作中,有着非常重要的应用价值。信息函数的应用在计算机化自适应测验中更是重中之重,也受到最大关注。然而,关于多级记分项目信息函数特性的研究还比较少。本研究模拟了被试特质水平参数数据和项目参数数据,其中被试特质水平参数生成了121个被试特质水平参数点,项目参数生成了4批不同区分度参数数据,每批数据有126个不同难度等级参数组合模式的项目,每个项目有5个难度等级。通过数据分析后发现,等级反应模型项目提供最大信息量所对应的被试特质水平,是与该项目几个相互临近的难度等级组相适应,既不是只与其中一个难度等级对应,也不一定是与所有难度等级对应。本研究称这种规律为“临近难度等级占优”。这个发现无疑对测验质量分析和测验编制工作,包括计算机化自适应测验编制,具有重要的指导意义 相似文献
726.
汉语主动句、被动句的命题表征项目顺序特点 总被引:2,自引:1,他引:1
以中国大学生为被试,采用句子—图画验证任务(sentence-picture verification task )探讨了中国学生理解汉语主动句、被动句所形成的命题表征中项目顺序特点。结果表明,无论是语义水平较高的不可逆句,还是语义水平较低的可逆句,中国学生理解汉语主动句、被动句所建构的命题表征中项目顺序均为“施事→受事”。本研究结果初步表明,中国学生理解汉语主动句和被动句时,能根据它们不同的表层结构(汉语主动句的语言表达顺序为“施事→受事”、汉语被动句的语言表达顺序为“受事→施事”)建构相同的深层结构(语义内容的命题表征项目顺序“施事→受事”),可能是一个按照“施事→受事”固定方向进行的系列认知心理加工的过程 相似文献
727.
728.
采用ERP技术研究13例正常青年人在声音诱发的不同情绪条件下,对反应抑制加工过程的影响,并试图阐明其潜在脑机制。实验中选择正、中、负三种声音各50种,作为诱发情绪的刺激材料。结果发现Go条件下的反应时在负性、中性、正性条件下依次减短;Go与Nogo刺激均诱发出显著的N1成分,中性条件下波幅显著大于正负性情绪条件。此外,三种情绪背景下, Nogo刺激诱发出显著的N2与P3成分。Nogo-N2主要分布在头皮前中部,在Fz点波幅最大。Nogo-P3主要分布在头皮中部,Pz点波幅最大。中性条件下Nogo-N2波幅显著大于负性与正性条件,而正性和负性之间差异不显著。行为结果表明,听觉负性情绪诱发对反应执行有干扰作用;ERP结果表明声音诱发的情绪对早期听觉选择性注意具有调节作用。听觉情绪诱发对反应抑制加工过程有显著影响,且该影响在早期反应冲突监控阶段最为明显。 相似文献
729.
基于等级反应模型的属性层级方法 总被引:3,自引:2,他引:1
给出基于等级反应模型的属性层级方法(Attribute Hierarchy Method, AHM),并简记为GRM-AHM,提出了相应的确定GRM-AHM的期望项目反应模式全集的方法和一种新的归类法LL。用蒙特卡洛模拟实验比较GRM-AHM的几种归类法的归准率(属性模式归准率和单个属性的平均判准率)。结果发现,新归类法的归准率与AHM中的方法A差不多,但比方法B高很多;随着被试作答失误率的提高,它们的归准率都有所下降。在归类精度和简单性方面,GRM-AHM都比Bolt等(2004)提出的多级评分融合模型(Fusion Model)好 相似文献
730.