四参数Logistic模型与双参数、三参数Logistic模型在语言测验中的拟合比较及睡眠现象检验--以来华留学生预科结业考试为例

四参数Logistic模型通过引入第4个参数,分析测验中高能力被试答错低难度试题的睡眠现象。运用四参数Logistic模型与双参数、三参数Logistic模型对汉语作为第二语言测验的实测数据进行分析,比对3种模型的分析结果,并通过四参数Logistic模型分析测验中的睡眠现象,结果表明:在模型拟合方面,四参数Logistic模型表现良好;四参数Logistic模型对项目区分度的估计结果高于双参数、三参数Logistic模型;语言测验存在睡眠现象时,被试能力值可能会被严重低估,高风险考试需要考虑使用四参数Logistic模型进行矫正;在语言测验中,睡眠现象是一种随机的失误现象,与所测的语言技能无关。

四参数模型对被试作答异常现象的拟合与纠正

心理与教育测验中存在着被试作答异常现象(能力测验中的猜测现象和睡眠现象,人格测验中的非0下渐近线现象和非1上渐近线现象),会导致被试能力或人格特征的测量偏差。在能力测验中,研究者已提出了多种方法来纠正猜测现象和睡眠现象,这些方法往往需要调整或删除被试作答信息,而四参数模型不需要改变被试作答信息而能有效纠正被试能力高估或低估现象。在人格测验中存在着非0下渐近线和非1上渐近线现象,四参数模型能增强测验项目拟合性能,提高人格测验的准确性。

浅睡眠危害大

许多人误认为睡眠质量不佳，做噩梦、容易惊醒、醒后再难入睡及睡眠中常常无故多次醒来等现象对人的健康危害不大。其实浅睡眠对人体衰老、智力及免疫力的危害，与失眠造成的危害几乎相当。这是因为睡眠中对生命体的各项调节功能均是深睡眠中完成的。人的睡眠是由浅入深的，而又从深转到浅的过程。这种睡眠能达到良好的效果。

四参数Logistic模型研究进展及其评析

在测验中存在着低能力被试答对高难度试题的猜测现象,和高能力被试答错容易试题的睡眠现象,此时可以使用四参数模型来分析测验数据。Barton和Lord认为应用四参数模型的实践意义不大,但结论的依据不充分。近年来研究者从测验项目拟合,改善被试能力估计等方面进行了分析,认为在四参数模型下可以有效纠正被试能力高估或低估现象,认为单、两、三参数模型是四参数模型的特例,建议使用四参数模型。

“CAT初始作答影响最终成绩”的模拟分析与纠正

在两参数模型(2PM)下模拟计算机化自适应测验(CAT)初始阶段的三种作答情境,由模拟结果发现只有当被试作答情境为睡眠现象时会导致能力低估现象,猜测现象时会导致能力高估现象,并探讨了"CAT初始阶段作答影响最终成绩"考试现象发生的具体情境范围。由模拟结果分析可得,CAT考试现象是被试作答异常现象(猜测、睡眠现象)和CAT数学模型(2PM)共同影响的结果。在四参数模型(4PM)、2PM-Biweight下进行CAT模拟,被试能力高估现象和低估现象都得到了较好的纠正。

如何使制图教学与学生心理默契

制图是一门专业基础课,是后续技术课的辅助课程.本文从教学中三个不同时期的学习心理,阐述教如何引导学,教怎么配合学,最终达到预期的教学效果.

四参数Logistic模型和传统模型对被试作答拟合能力的比较研究

针对测验中高能力被试答错容易试题的睡眠现象,可使用四参数Logistic模型分析数据。研究选取了来自心理测验和成就测验的实际数据,分别采用传统模型和四参数Logistic模型进行拟合,对不同模型的拟合指标及参数估计结果进行比较。结果表明,四参数Logistic模型能够提高拟合程度,增强估计结果的准确性,有效纠正高能力被试能力被低估的现象。建议在必要时使用四参数Logistic模型进行数据分析。

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