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本研究开发了两种新的适用于多级评分项目的多维计算机化自适应测验(PMCAT)的选题策略——修正的连续熵(RCEM)和修正的后验期望KL信息(MKB)方法,并与以往PMCAT的选题策略进行了对比研究。Monte Carlo实验结果表明:两种新开发的选题策略比原方法估计精度更高,并且RCEM方法在所有选题策略中曝光率最低。新开发的选题策略具有较理想的估计精度和曝光控制效果,为PMCAT在实践中的应用提供了新的方法支持。 相似文献
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实际应用中测验往往具有多维结构, 如果仍采用单维IRT方法进行等值, 会得到不准确的结果。因此对于多维结构的测验, 需要使用多维IRT等值方法来实现参数的转换。基于共同题设计, 文章通过模拟研究的方法, 考察了不同铆测验设计下几种多维IRT等值方法的表现, 同时考虑了测验长度、两个维度题目数量的比例、铆测验长度、铆测验的选择策略、两个维度之间的相关和等值群体的能力水平差异六个因素的影响。所比较的多维IRT等值方法有:均值/均值(MM)方法, 均值/标准差(MS)方法, Stoking-Lord (SL)方法, Haebara (HB)方法, 最小平方(LS)方法。结果显示:(1) SL, HB和LS方法得到的等值误差均方根最小, 且在各条件下表现较为稳定。(2) MM和MS方法在非等组条件下呈现出很大的误差均方根。(3)铆测验设计对SL, HB和LS方法的等值结果没有显著影响。(4)在两个维度之间的相关较高, 测验长度和铆测验长度较长, 等值群体的能力水平没有差异的条件下, SL, HB和LS方法得到的等值误差均方根最小。 相似文献
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运用广义回归神经网络(GRNN)方法对小样本多维项目反应理论(MIRT)补偿性模型的项目参数进行估计,尝试解决传统参数估计方法样本数量要求较大的问题。MIRT双参数Logistic补偿模型被设置为二级计分的二维模型。首先,模拟二维能力参数、项目参数值与考生作答矩阵。其次,把通过主成分分析得到的前两个因子在每个题目上的载荷作为区分度的初始值以及题目通过率作为难度的初始值,这两个指标的初始值作为神经网络的输入。集成100个神经网络,其输出值的均值作为MIRT的项目参数估计值。最后,设置2×2种(能力相关水平:0.3和0.7; 两种估计方法:GRNN和MCMC方法)实验处理,对GRNN和MCMC估计方法的返真性进行比较。结果表明,小样本的情况下,基于GRNN集成方法的参数估计结果优于MCMC方法。 相似文献
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领导-部属交换的多维结构及对工作绩效和情境绩效的影响 总被引:15,自引:1,他引:14
通过两项研究,对领导-部属交换的结构及其对员工的工作绩效和情境绩效进行了探讨。采用探索性因素分析、验证性因素分析、分层回归分析等方法对来自不同企业的员工及其主管的问卷调查结果进行了分析。 结果表明,领导-部属交换是一个多维度的结构,由情感、忠诚、贡献和专业尊敬四个维度组成。单维度的领导-部属交换和多维度的领导-部属交换都对员工的工作绩效和情境绩效具有预测作用,但多维度领导-部属交换的预测作用更强。 相似文献
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本研究以中学生群体为样本,对Hewitt多维完美主义量表(HMPS)进行修订。首先根据我国文化背景和青少年发展的具体状况建立了理论构想,接着对原量表进行了四次测查和检验修订,我们首先把指向他人和社会期望两个维度上的反向题改成正向题,并对所有项目的表述做了必要的修改;然后根据随后的测查结果进行了各维度和项目上的修改;最后删除了指向自我维度上的1个项目、指向他人维度上的2个项目和社会期望维度上的6个项目,修订后的HMPS量表的内部一致性信度α系数为0.91,指向自我、指向他人、社会期望的α系数分别为0.89,0.80,0.78,重测信度分别为0.80,0.79,0.67,与Frost多维完美主义量表中文修订版的相关分别为0.58,0.38,0.57。 相似文献
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探索当存在多维来源信息时,对一个维度的来源信息的再现是否会促进对另一个维度的来源记忆的提取,即出现情境线索效应。以汉字词语作为项目刺激,以背景颜色作为情境线索,通过两个实验分别考察对呈现位置和背景形状的提取是否会出现情境线索效应。结果发现:只在对背景形状的提取中出现了情境线索效应,并且线索负载越高,效应越小。该结果表明对来源记忆提取时,来源信息间的高可结合性是引发情境线索效应的重要因素。 相似文献
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