IRT理论不同模型下同时校准等值方法的跨样本研究

本研究基于IRT理论中最常用的LOGISTIC三种模型来探讨等值的跨样本一致性,研究对象为某一汉语类别的测验,等值方法采用同时校准法。研究结果表明,双参数模型下同时校准法等值跨样本一致性最好,最为稳定。

基于项目反应理论的等值跨样本一致性的考察

等值具有跨样本一致性的特性,等值结果是否受考生群体的影响已引起了人们的关注。该研究针对HSK考生样本,考察不同地域的考生样本的等值结果,结果发现考生样本会因国别、地域的不同,在能力上表现出很大的差异,等值结果也因考生水平的差异而存在较大差异。为获取精确的等值结果,IRT分数等值过程中需要采用具有代表性的样本。

基于跨域小样本学习的SAR图像目标识别方法

由于SAR图像获取难度大,可供研究的样本数量较少,解决有限样本条件下SAR图像目标识别问题成为业界公认的挑战。随着深度学习在计算机视觉领域的发展,衍生出了多种小样本图像分类方法,因此考虑采用跨域小样本学习范式解决小样本SAR图像目标识别问题。具体地,先在多个源域中训练得到不同域的特征提取器,而后通过知识蒸馏的方法获取一个通用的特征提取器,这里采用中心核对齐的方法,将提取的特征映射到一个更高维的空间,从而更好地区分原特征之间的非线性相似性;通过上一阶段获得的通用特征提取器提取目标域图像特征,最后采用原型网络的方法预测样本的类别。实验证明,该方法在缩减模型参数的同时,获得了88.61%的准确率,为解决小样本SAR图像目标识别问题提供了新的思路。

增强依存结构表达的零样本跨语言事件论元角色分类

事件论元角色分类是事件抽取中的子任务,旨在为事件中的候选论元分配相应的角色。事件语料标注规则复杂、人力耗费大,在很多语言中缺少相关标注文本。零样本跨语言事件论元角色分类可以利用源语言的丰富语料建立模型,然后直接应用于标注语料匮乏的目标语言端。围绕不同语言的事件文本在依存结构上的表达共性,提出了使用BiGRU网络模块对触发词到候选论元的依存路径信息进行额外编码的方法。本文设计的编码模块能灵活地与当前主流的基于深度学习框架的事件论元角色分类模型相联合。实验结果表明,本文提出的方法能更有效地完成跨语言迁移,提高多个基准模型的分类性能。

SAR-LAM:面向小样本SAR目标识别的轻量化适应策略

针对小样本学习中跨域迁移导致模型性能下降的问题,提出一种面向小样本SAR目标识别的轻量化适应策略(SAR-LAM)。该方法通过知识蒸馏预训练一个具有泛化性能的通用编码器,向其中嵌入一个只在少量目标域样本上进行训练的适应模块,而后将提取的特征映射到一个分辨性更高的空间内,最终以原型网络为基线对查询集样本进行分类。该适应策略以增加少量学习参数为代价,克服了数据分布差异导致模型迁移受限的困难,增强了模型在目标域提取特征的能力,在小样本条件下将SAR目标识别的准确率提升了至少1.93个百分点,较其他方法展现出一定的优越性。

元迁移学习在少样本跨域图像分类中的研究

目的现有基于元学习的主流少样本学习方法假设训练任务和测试任务服从相同或相似的分布,然而在分布差异较大的跨域任务上,这些方法面临泛化能力弱、分类精度差等挑战。同时,基于迁移学习的少样本学习方法没有考虑到训练和测试阶段样本类别不一致的情况,在训练阶段未能留下足够的特征嵌入空间。为了提升模型在有限标注样本困境下的跨域图像分类能力,提出简洁的元迁移学习(compressed meta transfer learning,CMTL)方法。方法基于元学习,对目标域中的支持集使用数据增强策略,构建新的辅助任务微调元训练参数,促使分类模型更加适用于域差异较大的目标任务。基于迁移学习,使用自压缩损失函数训练分类模型,以压缩源域中基类数据所占据的特征嵌入空间,微调阶段引导与源域分布差异较大的新类数据有更合适的特征表示。最后,将以上两种策略的分类预测融合视为最终的分类结果。结果使用mini-ImageNet作为源域数据集进行训练,分别在EuroSAT(European Satellite)、ISIC(International Skin Imaging Collaboration)、CropDiseas(Crop Diseases)和Chest-X(Chest X-Ray)数据集上测试CMTL模型的跨域图像分类能力,在5-way 1-shot和5-way 5-shot跨域任务中,准确率分别达到68.87%和87.74%、34.47%和49.71%、74.92%和93.37%、22.22%和25.40%。与当前主流少样本跨域图像分类方法比较,提出的CMTL方法在各个数据集中都有较好的跨域图像分类能力。结论提出的CMTL方法综合了迁移学习和元学习方法各自在跨域任务上的优势,能有效解决少样本跨域图像分类问题。

教师差别行为的结构及其量表编制

目的:从学生知觉的角度,探讨初中教师差别行为的结构并在此基础上编制量表。方法:采用开放式问卷和半结构化访谈获得教师差别行为的维度构建,并分别对202名和1438名初中生进行验证性因素分析和量表的信效度检验。结果:学生知觉的教师差别行为表现在指导控制、情感支持、负性反馈和机会特权四个维度;所编量表的项目区分度均在0.6以上,各维度的一致性信度系数在0.7以上,构想效度和跨样本稳定性的各项拟合指标均达到较优水平。结论:教师差别行为是四维的结构,编制的量表具有较优的测量学指标。

中学心理健康教育满意度评价问卷的初步编制

目的:编制中学心理健康教育满意度评价问卷(SMHESES)并检验其信效度。方法:以Lee等的满意度单因素模型为基础,通过访谈、专家讨论及条目分析形成10个条目的问卷。采用网络化问卷调查与传统纸笔问卷相结合的方式,方便选取湖北与福建两省19所中学907名中学生(其中网络调查471名),随机分为两部分,一部分(n=453)进行探索性因素分析,另一部分(n=454)进行验证性因素分析,使用多组结构方程模式考察问卷的收敛效度和跨样本效度,并检验与中国中学生心理健康量表(MMHI-60)的关联。结果:探索性因素分析提取了单一因子,累计贡献率为57.51%,项目负荷系数在0.62～0.83之间。验证性因素分析检验了结构的有效性(χ2=124.06,CFI=0.96,NFI=0.94,RFI=0.92,IFI=0.96,TLI=0.94,RM SEA=0.07)。问卷及所有测量题目具有测量系数恒等性(χ2=165.09,CFI=0.94,NFI=0.92,RFI=0.94,IFI=0.94,TLI=0.94,RM SEA=0.08),在不同样本(男女生、纸质与网络)中模型具有较好的不变性。问卷的Cronbachα系数为0.91,1个月后重测信度为0.84。问卷总分与MMHI-60总分的相关系数为-0.31,与MMHI-60各维度的相关系数在-0.19～-0.30之间(均P<0.01)。结论:中学心理健康教育满意度评价问卷具有较好的信效度,纸笔测验与网络化测验具有等效性,但仍需要扩大样本进一步深入检验。

等级记分模型下几种等值方法的比较研究

等值对考试具有重要意义,而我国的大部分考试却没有实现等值,在少数经过等值的考试中,大多只限于对二级记分题目的等值,鲜有对多级记分题目的等值研究。该研究针对包含多级记分题目的国内某大型语言类考试,探讨了等级反应模型下的同时校准法、固定共同题参数法以及链接独立校准法中的平均数标准差方法、平均数平均数方法、Haebara法和Stocking-Lord法六种等值方法的效果,从而优选最适合该考试的等值方法。

T213数值预报产品高度场在贵州区域的统计检验

利用统计学方法 ,选取T2 13 3月 15～ 7月 31日的高度场 12h、2 4h、36h的格点资料作为样本 ,与实况观测值作对比检验 ,分别计算 12h、2 4h、36h的距平样本方差和相关系数 ,以此来说明T2 13高度预报场在我省预报的准确程度。