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| 不同认知成分在图形推理测验项目难度预测中的作用 | |
| 引用本文： | 李中权,王力,张厚粲,周仁来.不同认知成分在图形推理测验项目难度预测中的作用[J].心理学报,2011,43(9):1087-1094. |
| 作者姓名： | 李中权 王力 张厚粲 周仁来 |
| 作者单位： | 1. 南京大学社会学院心理学系,南京,210093 2. 中国科学院心理研究所心理健康重点实验室,北京,100101 3. 应用实验心理北京市重点实验室,北京师范大学心理学院,北京100875 |
| 基金项目： | 南京大学文科校级规划项目; 应用实验心理北京市重点实验室(北京师范大学)开放课题基金资助 |
| 摘 要： | 理解项目难度变异的来源是实现计算机自动化项目生成的第一步。通过文献综述, 总结出影响图形推理测验项目难度的四个方面的因素, 再通过操控构图元素熟悉性、属性的抽象性、知觉组织的和谐性以及规则类型与数目这些因素, 编制8套图形推理测验, 共包含112个与高级瑞文推理类似的项目。采用铆测验等值设计, 在每套测验中嵌入10个高级瑞文推理测验项目为铆题, 通过网络施测于6323名被试。使用BILOG MG估算项目参数, 并使用IRTEQ进行测验等值, 将后七套测验上所有项目的项目参数都转换到第一套测验的单位系统上。以项目难度为因变量, 项目题干特征变量为预测变量进行回归分析, 结果发现这四个因素均对项目难度有显著预测作用。优势分析的结果显示记忆负荷(即规则类型与数目的组合)是项目难度的最重要的预测变量, 其他依次为属性的抽象性、知觉组织的和谐性和构图元素熟悉性。 |
| 关 键 词： | 自动化项目生成 记忆负荷 属性抽象性 知觉组织 规则类型 |
| 收稿时间： | 2010-12-6 |
The Role of Different Cognitive Components in the Prediction of the Figural Reasoning Test's Item Difficulty |
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| LI Zhong-Quan,WANG Li,ZHANG Hou-Can,ZHOU Ren-Lai.The Role of Different Cognitive Components in the Prediction of the Figural Reasoning Test's Item Difficulty[J].Acta Psychologica Sinica,2011,43(9):1087-1094. | |
| Authors: | LI Zhong-Quan WANG Li ZHANG Hou-Can ZHOU Ren-Lai |
| Institution: | LI Zhong-Quan1,WANG Li2,ZHANG Hou-Can3,ZHOU Ren-Lai3(1 Department of Psychology,School of Social and Behavior Sciences,Nanjing University,Nanjing 210093,China)(2 Key Laboratory of Mental Health,Institute of Psychology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China)(3 Beijing Key Lab of Applied Experimental Psychology,School of Psychology,Beijing Normal University,Beijing 100875,China) |
| Abstract: | Figural reasoning tests(as represented by Raven's tests) are widely applied as effective measures of fluid intelligence in recruitment and personnel selection.However,several studies have revealed that those tests are not appropriate anymore due to high item exposure rates.Computerized automatic item generation(AIG) has gradually been recognized as a promising technique in handling item exposure.Understanding sources of item variation constitutes the initial stage of Computerized AIG,that is,searching for t... |
| Keywords: | automatic item generation memory load degree of abstraction of attributes perceptual organization types of rules |
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