项目特征曲线等值法在跨时间跨样本测量中的应用

采用锚题——非等组设计,间隔五年分别运用中国儿童发展量表和评估早期学习与质量成果量表中的数学能力子量表,对来自中国东部某地不同抽样儿童进行施测。基于项目反应理论的两参数逻辑斯蒂克模型,采用项目特征曲线等值法对两份儿童数学能力子量表和抽样儿童能力估计值进行等值关系转换与比较。研究结果表明,项目特征曲线等值法可以实现跨时间跨样本的测量和比较;此外,等值结果和比较发现,在这五年期间儿童在所测量表上的数学能力有显著提高,且不同地区存在显著差异,但不受性别影响。

项目特征曲线等值的抽样误差

现在,等值越来越受到各考试测验机构及测量学研究人员的重视,特别是项目反应理论等值的优越性更使他们有了信心。然而,很多人却没有注意到被试能力分布形态可能给等值结果带来的影响效果及程度。本研究以项目反应理论两级记分模型的项目参数等值在不同被试能力分布形态下的结果差异作为重点,探讨被试抽样偏差可能给项目特征曲线等值带来的误差问题。研究结果表明,被试能力分布形态会显著地影响项目参数等值的系数,特别地,能力分布的偏态系数与等值方程的截距存在显著的线性相关关系,但能力分布形态的变化对等值方程中斜率的影响并不明显。

等级反应模型项目特征曲线法等值研究

主、客观题并用的测验建项目反应理论题库需作多级模型项目参数等值 ,本研究推演了等级反应模型下项目特征曲线等值方法并在实际等值试验中获得成功。

从项目特征曲线的估算比较参数型及非参数型项目反应理论模型

项目反应理论模型的参数估计一般需要较大样本量,小样本量条件下参数型与非参数型项目反应理论模型的相对优势并无定论。通过计算机模拟数据比较两类模型在小样本量时(n<=200)估计项目特征曲线所产生的偏误及均方根误差。当模拟数据基于3PL模型生成时,参数型与非参数型模型在样本量低于200时估值偏误方面无差别,但前者均方根误差较小。在样本量为200时,两模型估算值类似。当真实数据基于3PL模型且样本量小于200时,参数型Rasch模型比非参数核平滑模型更值得推荐。

从经典测试理论到项目反应理论:谈语言测试的两种数学模型

经典测试理论和项目反应理论是当前语言测试的两大理论。经典测试理论采用的是线性的数学模型,经过长期的发展,建立了一系列项目分析的指标,包括平均分、标准差、难度、区分度、信度、效度等。而项目反应理论是建立在非线性的概率模型之上的,根据参数的不同,特征函数可分为单参数、双参数和三参数三种模式。本文介绍了两种理论的主要内容和数学模型,比较了两种理论的异同并对其优缺点进行了评述。

项目反应理论研究综述

项目反应理论是一种现代心理与教育测量理论，在美国、英国等发达国家已被广泛而深入地运用于计算机化自适应测验之中。首先介绍了项目反应理论的核心概念；接着对项目反应理论模型进行了分类；然后对典型项目反应理论模型进行了精要论述；最后指出了当前项目反应理论研究的热点及趋势。

基于项目反应理论的冠心病自我管理量表项目分析

目的应用项目反应理论对冠心病自我管理量表(coronary artery disease self-management scale,CSMS)进行项目分析。方法便利抽样法选取西安市某社区冠状动脉粥样硬化性心脏病(简称冠心病)患者为研究对象,采用CSMS量表对其进行调查。采用项目反应理论计算该量表各条目的区分度,难度系数及项目信息量来评价条目。结果经分析CSMS量表满足单维性假设,可以应用项目反应理论进行条目分析。除条目2,3外,其余各条目区分度系数均在合理取值范围(0.5,3)内。15个条目的难度系数均在合理取值范围(-3.4)内。各条目的最大信息量在0.016~1.495之间,本研究中量表的最大信息量为10.741.对应潜在能力参数值为-0.2。结论CSMS量表的大部分条目区分度尚可,能够有效区分和鉴别不同能力的冠心病患者;难度参数存在劣势,在一定程度上导致了信息量损失。CSMS量表能够为自我管理能力水平中等及偏低的冠心病患者提供更为精准的评估。

项目反应理论的形成与基本理论假设

项目反应理论(Item Response Theory)是近二十多年来在西欧和北美各国教育与心理测量领域得以迅速发展和广泛应用的一种新的教育和测量理论。在美国,有人称其为教育与心理测量领域的“爱因斯坦相对论”,喻其带来了教育与心理测量理论的革命。

项目反应理论的模型

在“项目反应理论的形成与基本假设”(《心理发展与教育》1989年第1期)一文中,我们谈到项目反应理论的若干基本假设。基于这些假设,人们提出了许多种项目反应模型。这些模型之间的主要区别有两点,第一是这些模型中项目特征曲线所具有的数学模型,第二是原始测验数据的评分系统(如二分法评分,多分制评分,等级评分或连续评分)。本文将仅从第一点区别着手,介绍和讨论一下项目反应理论的各种模型。为了使下文的讨论更加清楚明了,在介绍具体的项目反应理论模型之前,我们先来介绍一下常态奥吉夫(Normal Ogive)和逻辑斯谛(Logistic)这两种在项目反应理论中起非常重要作用的曲线。

项目反应理论在心理测量学中的地位

项目反应理论和经典测验理论在数学模式、基本假设和测验可靠程度的估计指标等方面都存在着明显的差别。与经典测验理论相比，项目反应理论在较强的前提假设下，有许多优越性，它必将取代经典测验理论取得的心理测量学的领导地位。

认知诊断中基于条件期望的距离判别方法

分类是认知诊断评估的一个核心问题。基于观察反应模式与理想反应模式之间的距离的判别方法,以确定性的理想反应模式为类中心,而这没有考虑误差,故未充分利用总体分布信息。为了更充分地利用总体分布信息、提高诊断分类效果和拓展诊断评估的适用性,本研究提出给定知识状态条件下项目反应模式的条件期望向量为类中心的欧氏距离判别方法,同时提出认知诊断模型下项目反应函数估计方法以获得这个条件期望向量。模拟研究表明:认知诊断模型下的项目反应函数估计方法得到的条件期望向量返真性较高,获得的分布信息较准确;在观察反应模式与理想反应模式差异大的情形下,基于条件期望向量为类中心的欧氏距离判别方法优于基于理想反应模式为类中心的分类方法(广义距离方法和非参数方法)。研究可为认知诊断分类和等值方法提供一个参考。

经济法试题DIF的参数法检测研究

该研究基于项目反应理论的Samejima等级反应模型(GRM),在MULTILOG软件支持下,应用参数检测方法,对某年度全国性资格考试的某科目试卷中经济法部分的21个项目做了DIF检测分析。结果如下:存在性别DIF的项目一个,存在民族DIF的项目四个,存在工作性质DIF的项目一个。其中项目68在民族层面上表现为一致性DIF,项目64既存在民族DIF又存在工作性质DIF。通过对项目统计量、反应曲线的分析和专家的讨论,文章最后还分析了产生这些DIF的几个可能的原因。

计算机自适应考试的理论模型研究

阐述了教育测量的两种主要理论,即经典测试理论(Classical Test Theory,CTT)和项目反应理论(Item Response Theory,IRT)。其中IRT是计算机自适应测试CAT的理论基础。介绍了IRT和CTT相比的优点和几种IRT模型,并以三参数Lo-gistic模型为典型代表论述了Logistic模型的基本理论。

心理测验的新进展

心理测验自本世纪初兴起以来,逐渐地渗透到了社会的各个角落,对人们的社会生活产生了重要影响。作为一种工具和方法,心理测验在教育和心理学的研究中显得越来越重要了。尽管心理测验一诞生就遭到了种种批评和非议,至今争议也未平息,但要想阻止心理测验的发展及应用,消除心理测验对社会产生的影响,是不可能的。我们能做的只能是改进测验的方法,使之更趋合理和完善。

技校实训成绩评估系统的测试及结果分析

技校实训成绩评估系统测试主要包括对关键技术的测试和整体运行效果的测试,关键技术测试指使用三参数逻辑模型配合似然估计算法对能力值预测的测试、应用经典教育测量学中难易度、区分度算法的测试。其它功能测试主要是检查系统的各个子模块是否可靠,能否完成对应的预置任务。

关于心理测验理论模式的比较

真分数理论和项目反应理论是心理测验的两大理论模式。真分数理论主要是估计真分数和实得分数之间关系的；项目反应理论是将被试对单个测验项目的某种反应概率与此项目的一定特征联系起来，项目反应理论可以说是在真分数理论基础上的一种发展，但绝不是真分数理论，两者所建立的理论的基本假设不同，并各有其优势与不足。今天的心理测验就是在这两大理论共存的情况下，互相促进、互相补充，并在此基础之上向更合理。

IRT在计算机自适应测验与认知诊断中的应用

项目反应理论(Item Response Theory,IRT)是在克服经典测验理论局限性的基础上发展起来的,在单维性、局部独立性和单调性的前提假设下,更具有优越性。它以潜在特质理论为基础,采用项目特征曲线假设对其进行建模,产生了三个最基本的模型:正态肩型曲线模型、拉希模型和逻辑斯蒂模型。指出了IRT在实际应用中取得实质性进展的两个方面:计算机自适应测验和认知诊断。

电脑顺应测试及其在预测TOEFL成绩中的应用

电脑顺应测试(computerized adaptive testing)是一种在电脑上实现的测试形式,它以项目反应理论(item response theory)为基础。这种测试能够根据应试者的答题结果不断提供最有效的试题来测量应试者的能力。广州外国语学院桂诗春教授等对项目反应理论及电脑顺应测试进行了比较深入的研究。然而,目前国内这方面的研究主要还停留在理论阶段。对如何将电脑顺应测试投入实际应用这个问题,很少有人探讨。本人在这个方面曾做过一年多的实际工作,设计了一套软件,用电脑顺应测试来测量被试者的TOEFL成绩。其信度较高并且十分稳定。本文拟简述顺应测试及其理论基础,并着重探讨顺应测试运用于TOEFL成绩预测中所遇到的几个问题及其解决方法。

考生能力分布与被试量对IRT等值的影响

基于项目反应理论中的LOGISTIC双参数模型研究共同题非等组设计下,考生能力分布与被试量对等值的影响。等值方法采用分别校准下的项目特征曲线法、Stocking-Lord法、Haebara法。等值结果采用等值分数标准误、等值系数标准误、共同题参数稳定性三种方法进行评价。研究结果表明,考生能力分布越接近,被试量越大,等值误差越小;且Stocking-Lord法较Haebara法的等值结果更稳定。

个人不拟合对IRT项目参数估计的影响及净化对策

目的:探讨个人不拟合对IRT二参数模型项目参数估计的影响,并使用数据净化方法降低这种影响,提高个人拟合指标探测率。方法:基于二参数模型和lz指标进行分析。使用ICC面积法比较项目参数估计的变化,并使用数据净化的方法提高lz指标探测效果。结果:①不拟合被试比率越大,项目参数估计偏差越大;②增加测验长度可以降低个人不拟合对项目参数估计的影响;③加大样本量对降低个人不拟合对项目参数估计的影响没有作用;④数据净化方法可以有效的提高lz指标的探测效果。结论:个人不拟合会影响二参数模型的项目参数估计,数据净化方法可以校准项目参数估计,提高lz指标探测效果。