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本文在0-1评分的CD-CAT基础上, 拓展出了适合多级评分CD-CAT (psCD-CAT)的认知诊断模型及选题策略, 为实现多级评分CD-CAT提供了方法支持。Monte Carlo模拟实验结果表明:本文拓展的多级评分CD-CAT具有较理想的属性诊断正确率及测验效率和题库安全性, 可以用于多级评分数据的CD-CAT; 模拟实验还表明, 整体来看PS-PWKL和PS-HKL两种选题策略具有较高属...
在文献回顾和参考外军有关资料的基础上,根据项目反应理论和空间能力测验的有关理论编制试题库。首先采用纸笔测验的形式进行预实验,探讨采用IRT理论编制CAT拼图测验的可行性。然后,在预实验的基础上对试题进行修订并扩充试题数量,编制计算机辅助测验。选择三参数Logistic模型,采用铆题等值设计,分7份不同的试卷在全国征兵心理检测的过程中对55777名应征公民进行施测。根据测试结果,对题目进行分析,选择...
发展性计算障碍作为一种特异性学习障碍,影响儿童的数学成就与数学学习观念,因而引起了多学科研究的关注和重视。文章分析了发展性计算障碍领域在数认知方面的已有研究,揭示了发展性计算障碍的数认知缺陷及内部差异,从一般认知加工障碍与数字加工模块障碍两个角度阐述了发展性计算障碍的可能成因,最后对当前研究进行了小结与展望,认为数认知缺陷的复杂关系、亚类型特征、成因之间的相互作用与机制还需进一步研究。
近年来,计算机自动化项目生成作为应对测验项目曝光问题的很具前景的一项技术,逐渐得到越来越多研究者的重视。这种技术是以认知心理学和心理测量学为基础,在测试过程中借助计算机自动生成目标难度水平的项目。该文首先简要介绍了这种技术的理论基础和两种具体方法,然后以项目设计系统法为例说明自动化项目生成研究的具体步骤与优点,最后评述了这种技术的局限性及未来的发展趋势。
篇章阅读中信息加工的研究一直是文本心理学以及相关科学研究的热点问题。近几年,篇章阅读的动态理解观和计算机模型的影响力正逐步增大。与先前阅读加工观相比,动态理解观整合了阅读的即时加工和延时表征以及两者之间动态的相互关系,并试图捕捉篇章中的每一概念在整个阅读过程中不断变化的激活情况。利用计算机模型研究阅读加工则不像以往的研究方法都需要利用被试的实际阅读反应,在阅读理论的基础上编制的计算机模型能够模拟出...
计算智能是借助现代计算工具模拟人的智能机制、生命演化过程和人的智能行为而进行信息获取、处理、利用的理论和方法,它是人工智能的深化和发展.计算智能适用于心理学领域诸多方面的研究,其中的神经网络模型已经成为探讨社会认知、记忆、学习等高级心理过程内在机制不可或缺的工具,它的出现使人们找到了分析人的内部心理过程和状态的新途径.计算智能在效度凭证的求取、等级效标分数的预测、管理人员选拔、智能组卷等心理测量方...
计算机化自适应测验(CAT)中的选题策略,一直是国内外相关学者关注的问题。然而对多级评分的CAT的选题策略的研究却很少报导。本研究采用计算机模拟程序对等级反应模型(GradedResponseModel)下CAT的四种选题策略进行研究。研究表明:等级难度值与当前能力估计值匹配选题策略的综合评价最高;在选题策略中增设“影子题库”可以明显提高项目调用的均匀性;并且不同的项目参数分布或不同的能力估计方法...
研究比较了多级评分题计算机化自适应测验五种选题策略的优劣。应用的IRT模型是Samejima的等级反应模型。参加比较的选题策略有难度均值与能力匹配法、难度中值与能力匹配法、信息量最大法和两种A分层法。比较指标采用了能力估计值返回真值偏差、能力估计标准差、人均用题数和试题调用次数标准差四个。研究采用蒙特卡罗模拟法,结果显示每种方法各有优劣,在分层得当情况下,A分层法(中)的综合效果最佳。
构造具有认知诊断功能的计算机化自适应测验(ComputerizedAdaptiveTesting,CAT),关键在于设计不同于传统CAT的选题策略。本文采用先认知诊断后估计能力的方法,在诊断阶段用状态转换图描述特定认知领域中所有知识状态及这些状态之间的联系,以图的深度优先算法为基础设计选题策略;而在能力估计精细化阶段,每个被试所测项目,不仅与其能力估计值相匹配,且只与其所掌握的属性相关。本文采用蒙...
以144名被试组成32个群体,通过实验室模拟实验,对群体规模、群体类型和交流方式等3个变量在观点产生的数量和质量等指标上进行了比较。结果表明:(1)在所有实验条件下,CM(以计算机为中介的)决策群体都比FTF(面对面的)决策群体产生了更多数量的有效观点;CM名义群体比FTF名义群体产生了更多数量的有效观点。有效观点和创新观点产生的数量,主要受产生式障碍和评价恐惧的影响。(2)交流方式影响群体创新观...
基于情绪智力是加工、处理情绪及情绪信息的能力,而人工智能中的感情计算是要赋予计算机与人互动过程中情感信息的加工能力,人脑处理情绪信息的能力与电脑处理情绪信息的能力可以进行类比。近几年来,人工智能专家已经认识到情绪智力在感情计算中的重要作用和意义,把人类识别和表达情感的能力赋予计算机,开发了具有部分感情能力的计算机。新一代感情计算机的研发和应用依赖于人工智能专家与心理学家之间的密切合作,两者的研究成...
CASA(计算机作为行动者)研究在性别、声音可以引起性别定型的理论基础上,发展出了一套较为规范的研究变量和步骤,得到了在人机交互中人类会对计算机做出社会化反应,特别是性别定型反应的结论。但是这类研究存在着不足,并由此产生了一些新的研究方向,例如,合成音在体现副语言线索上的欠缺,将图像引入为线索的种类,对任务性别加以更多的关注等。文章同时对今后该领域的研究作了展望。
计算机自我效能感(computer self-efficacy,CSE)是自我效能感理论在计算机培训、计算机辅助技术使用等行为活动中的应用。该文综述了CSE对计算机操作的重要影响。该文也在原有CSE分类(一般CSE与特殊CSE)基础上,提出软件CSE与硬件CSE。另外该文也讨论了影响CSE的各个变量以及这些变量间的关系。最后该文指出了CSE的现有研究特点与未来研究取向。

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