计算机化分类测验终止规则的类别、特点及应用

计算机化分类测验(Computerized Classification Testing, CCT)能够高效地对被试进行分类, 已广泛应用于合格性测验及临床心理学中。作为CCT的重要组成部分, 终止规则决定测验何时停止以及将被试最终划分到何种类别, 因此直接影响测验效率及分类准确率。已有的三大类终止规则(似然比规则、贝叶斯决策理论规则及置信区间规则)的核心思想分别为构造假设检验、设计损失函数和比较置信区间相对位置。同时, 在不同测验情境下, CCT的终止规则发展出不同的具体形式。未来研究可以继续开发贝叶斯规则、考虑多维多类别情境以及结合作答时间和机器学习算法。针对测验实际需求, 三类终止规则在合格性测验上均有应用潜力, 而临床问卷则倾向应用贝叶斯规则。     

学习时间分配机制的眼动研究

本研究采用被试内的实验设计,以无意义词对为实验材料,利用眼动记录技术,通过分析在有无时间压力时,个体对不同难度词对的学习时间分配,检验学习时间分配的差距缩减模型和最近学习区模型.研究发现:(1)在总注视时间上,难度和时间压力的影响都是显著的,并且存在交互作用.(2)个体的学习次序是由易到难的.研究结果支持了最近学习区模型.     

两种新的多维计算机化分类测验终止规则

计算机化分类测验(Computerized Classification Testing, CCT)由于具备分类的功能, 目前在职业资格考试、健康与护理问卷等以分类为目的的测验中得到广泛应用。作为CCT的重要组成部分, 终止规则不仅决定测验停止的条件而且直接影响分类准确率及测验效率。然而, 目前少有研究对多维CCT (Mulitidimensional CCT, MCCT)的终止规则进行探索。针对已有MCCT终止规则的不足, 提出两种新的MCCT终止规则(即基于马氏距离的多维序贯似然比规则Mahalanobis-SPRT和随机缩减的多维广义似然比规则M-SCGLR), 并开展模拟研究在不同实验条件下(比如, 不同的题库结构、能力维度间相关及分界函数)考查它们的表现。结果表明：(1)在使用补偿性分界函数的条件下, Mahalanobis-SPRT规则具有较高的分类精度和与同类方法相近的测验长度; (2)在几乎所有实验条件下, M-SCGLR规则不仅在测验精度上大幅优于已有的多维随机缩减规则, 而且具有较短的测验长度。     

别成为“可有可无”的人

一位做计算机的工程师在公司人事缩减时被裁，他难过极了。“我又没犯什么错，”他沮丧地问同事，“经理为什么把我裁掉？”“大概是你哪里做得不够好。”同事A说，“还记得上次他要你指导业务部门使用计算机，你坐在那里没事做时刚好被他逮到？”