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模型类有关论文范文数据库,与心理科学领域内的客观测量相关专科毕业论文开题报告
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& Kolen,2007),卫生和医学领域(例如,Hsueh,Wang,Sheu,&Hsieh,2004；Strong,Kahler,Ramsey,&Brown,2003；Tesio,2003).体育和运动科学领域(例如,Bowles&Ram,2006；Hands&Larkin,2001；Heesch,Masse,&Dunn,2006；Zhu,200 1；Zhu&Cole,1996),等等.Rasch模型从产生至今已有半个世纪,但仍保有旺盛的生命力,并处于持续不断的发展之中.多维度Rasch模型(Multidimensional Rasch Model)是其中一个很重要的趋势.比如运用多维度Rasch模型对“国际学生评价项目”(Programme for International Student Assessment,PISA)数据的分析(例如,Liu&Wilson,2009)；对包含不同分量表的测验数据进行分析(例如,Cheng,Wang,&Ho,2009)；等等.这里的多维度并不是对Rasch模型单维度要求的一种颠覆,而是一种发展.在多维度Rasch模型里,对同一维度的个体能力和题目难度的标定仍然固守单维度原则,但与此同时,它充分利用相关维度特质(或相关分量表)所提供的有用信息,以提高测验的效率和对目标特质测量的精确度.多维度Rasch模型在某种程度上解决了单维度模型分析多维度测验数据时遇到的信、效度问题(Rost&Carstensen.2002；Yao&Schwarz,2006),也使测验在涵盖较为广阔范围内容的同时,也有较高的测验精确度(cheng et al.,2009),从而极大地延伸了Rasch模型的应用空间和前景.
测验的等值和链接(Test equating and linking)是Rasch应用的另一个热点研究领域.测验的等值与链接是指将不同测验中取得的分数转化为可以互相替换或比较的分数的统计过程.等值主要处理内容相同而难度不同的测验,而链接则用来处理内容和难度都不相同的测验(Kolen&Brennan,2004).越来越多的研究着眼于运用Rasch模型建立一把垂直量尺(vertical scale)(例如,Custer,Omar,&Pomplun,2006；Hanson&Beguin,2002；Ito et al.,2008；Pomplun,Omar,&Custer,2004；Tong&Kolen,2007).比如,常识告诉我们小学二年级学生的数学能力应该比一年级学生高,但要想确切知道他们之间的数学能力差距,却很困难.因为不同年级的考卷题目所测量的内容和,或题目的难度水平不同,因此所得到的分数无法直接比较.如果构建一把可以测量不同年级水平的数学能力的垂直量尺,将在不同试卷上得到的分数放在同一把量尺上进行比较,就可以知道不同年级学生的数学能力差异,跟踪学生在数学能力上的发展.然而,构建这种垂直量尺的尝试受到许多因素的影响,比如数据收集方案(通用题目设计或逐级共用题目设计)、建尺方法(同时标定或分级标定)、甚至所使用的电脑程序(WINSTEPS、BILOG-MG、或其它程序).是否存在所渭“最佳方法”,还没有达成一致.
基于Rasch模型的计算机自适应性考试(Computer Adaptive Testing,CAT)已成为当今教育测量研究与实践的一个重要发展方向.传统考试方法要求所有考生作答完全一样的题目.背后的一个假设是,任何题目对全体考生提供的评价信息是一样的.而事实并非如此,对某一水平考生有用的题目,对另一水平的考生来说可能完全没有意义.CAT则根据考生不同的能力水平,提供不同的测验题目,以一种最有效、最经济的方法来标定考生的能力.Rasch模型在实现CAT的各个方面,包括试题库的建设,测验题目难度的标定,题目或测验之间的等值,对“作弊策略”的侦测,以及最后的评分,都扮演着重要角色(例如,Gershon&Bergstrom,1995；Scalise,2004；Styles&Andrich,1993).
对于Rasch模型在实现客观测量中的作用,除了持续不断的理论探讨之外,也越来越多地得到了实际应用的佐证.Lexile系统(Stenner,Sanford,&Burdick,2007)便是其中较为成功的一个范例.Lexile是一个英文阅读评估系统,其基础是基于Rasch模型发展而来的针对个体阅读能力和文章阅读难度的Lexile量尺.这把量尺有固定的原点和相等的测量单位,可以提供关于个体英文阅读能力和英文阅读材料(包括段落、文章、甚至整本书)的难度水平的客观信息.利用这些信息,可以将个体的阅读能力与阅读材料的难度水平进行匹配,从而更好地促进阅读能力的发展.Lexile系统现阶段主要还是应用于以英文为母语的群体中,但据笔者所了解的情况,针对中文阅读的Lexile系统也正在发展当中.
有批评者认为Rasch模型的问题在于太过“完美”,导致在现实世界中的测量很难真正实现.某种程度上来说,这不是Rasch模型所独有,而是所有数学模型共有的问题.所谓模型,是排除了所有干扰之后的理想状态,这在本质上就决定了模型在现实世界中不可
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