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自动化方面论文例文,与计算机自动化项目生成概述相关本科毕业论文范文
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会比真正的能力测验上的项目更简单,因此需要假设一个更复杂的模型来充分表征能力问题解决中的认知加工过程.然后采用多种研究手段(如眼动、计算机模拟)对所识别出的、可能影响项目属性的刺激特征进行实验验证,求这些刺激特征与项目属性之间的相关,或者比较操纵这些刺激特征引起项目属性的变化来确定它们的影响.尽管一般而言,项目难度是研究者最关注的项目属性,但反应时数据对认知加工模型的支持也很必要.3．2 根据规则生成项目并修正认知模型
在项目生成研究的第二阶段,认知设计系统法主要关注项目编制和测验设计的问题,即项目刺激特征能否被单独操纵来影响加工难度,这些项目刺激特征是基于上一步建立的认知模型中的变量.为操纵项目刺激特征,根据认知模型变量建构一套项目编制说明(项目生成算法),然后在据此手工编制一批新项目进行试测,确定项目刺激特征是否影响项目难度以及被试在这些项目上的表现.虽然通过试测可以估计项目和被试参数,但这一阶段的主要关注点仍是项目刺激特征.对于认知模型来说,项目刺激特征应当能充分预测项目难度、反应时以及其他一些心理测量学指标.另外,从实证的角度来说,具有相同刺激特征组合的项目在心理测量学指标上应该高度接近.
3．3 计算机自动化生成项目
在项目生成研究的第三阶段,需要编制计算机程序实现项目自动化生成,即计算机自动化项目生成器.尽管编制出项目生成和呈现机制方面的程序很重要,然而为特定项目类型发展出项目结构则是成功的关键.项目结构基于第二阶段修正的认知模型,是对所有影响项目认知复杂性的各种项目刺激特征特定组合的详细说明.这样,具有相同项目结构的项目携带有相同来源和水平的认知复杂性,并相应地具有相同的心理测量学指标.其他一些未纳入认知模型的刺激特征,对项目认知复杂性不造成显著的影响,是可以变动的.需要注意的是,不同项目类型(如测量空间能力与测量推理能力的项目)在项目结构上可能存在质的差异.
3．4 实证性地检验自动生成的项目
在这最后阶段,还需要收集些实证数据来评估项目生成器的稳定性以及自动生成项目的质量.项目生成器的稳定性主要是检视自动化生成的项目外观上是否符合预期的设定.自动化生成项目的质量通过比较项目生成算法预测出的参数与项目的实际参数进行评估,若两者非常接近,则表明设立的认知模型以及项目生成算法是有效的.
4 相关IRT模型
正如前面所提及的,自动化项目生成需要合适的心理测量模型以及实质性研究(认知基础).实质性研究很大程度上依赖于认知心理学,从而通过预测取代估计项目参数,而心理测量学模型则依赖于项目反应理论的发展.随着测量模型和认知心理学理论的发展,研究者提出多种能将认知心理学理论和测量模型连接起来的拓展项目反应理论模型,如线性逻辑斯蒂模型(LLTM,LinearLogisticTestModel)、约束两参数逻辑斯蒂模型(2PL-constrainedmodel)和项目结构的多层次IRT模型(HierarchicalIRTmodelforitemstructure).其中前两种模型特别适用于认知设计系统法,最后一种特别适合于项目模型法.这些模型的共同特征是将影响项目认知复杂性的变量进行量化,纳入到测量模型,从而为项目自动化生成的参数预测奠定基础.
5 优缺点评述
Embretson对自动化项目生成的优缺点进行了总结.她认为,与传统项目编制方法相比,自动化项目生成有如下几点优势：(1)编制新的项目更容易,从而更好满足自适应测验对大量项目的需求；(2)生成指定难度水平与合适心理测量学特性的项目,避免了传统测验编制时有大量项目因试测中品质不合格而被抛弃；(3)如果项目生成算法足够精准,则可不必经过试测而将新生成项目放入题库；(4)结构效度存在于项目水平,即每个项目认知复杂性的具体来源都可以通过给模型变量赋以特定权重来确定；(5)可以重新设计测验来表征项目难度的特定来源,即认知复杂性的某些来源的影响可以直接加以控制.而自动化项目生成的局限性主要体现在：(1)这种方法需要实质心理学的支持,即为特定的项目类型发展出合理的认知模型需要一些实证性研究来支持.然而对某种特定的测验来说是否实际,还得在最初的研究花费与可以生成无限个的新项目的成果之间权衡.(2)尽管这种方法可以应用于新的项目类型,但还是对已经发展出来的项目类型最有效.因为对新项目类型来说,它们结构效度中的规则广度还需要通过从该项目类型获得分数的相关的研究来证实.
6 研究展望
从20世纪80年代中期开始,心理和教育测量领域的一些研究者对很多项目类型进行了认知分析并应用到新项目的编制,探讨如何将认知理论结合到测验编制中.到现在为止,已经在多个方面取得进展,如GRE的数量推理、分析性推理等.对于自动化项目生成,目前国外最新的研究趋势主要集中在以下4个方面：
6．1 原有模型的修正
尽管先前的研究已经找到影响认知复杂性的一些因素,但随着认知心理学研究的深入,一些研究者认为过去的认知模型不能覆盖所有这些重要的影响因素,因此需要对以往的模型进行修正,以建立解释率更高的认知模型来拟合相关问题解决过程,如Diehl在项目生成算法中纳入干扰项的特性.
6．2控制机制的引入
对于自动化项目生成,如何在研究者不干预的情形下产生符合要求的测验Embretson自动化生成的抽象推理测验项目,从知觉角度分析,大约有7％的项目不符合要求.将自动生成的这些项目直接呈现给测试者,这在高利害关系的测验中显然是不允许的.因此有必要引入项目质量控制机制,如Arendasy等人建议加入基于Rasch模型的校准机制.
6．3 内容领域的扩展
过去计算机自动化项目生成的一些测验主要集中于有坚固认知基础的领域(如心理旋转、隐蔽图形和抽象推理测验),很容易通过操纵相关刺激特征控制加工难度.言语测验的自动化项目生成则涉猎较少.自然语言机制研究的进展,逐渐为言语测验的自动化项目生成提供技术支持,如GRE的分析性推理测验项目的生成.
6．4 测验技术的革新
计算机自适应测验可以根据对测试者的能力的初步估计,从已知项目参数的题库中选择最佳信息量的项目,从而提高测验的效率.如果将自动化项目生成结合进来,计算机自适应测验不是从题库中抽取项目,而是调用根据对测试者的能力的初步估计即时生成的项目,从
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总而言之,正如Swanson所说,自动化项目生成将成为未来测评的主流是不容置疑的,目前讨论的问题主要是如何发展和应用这种技术.计算机自动化项目生成在测验编制中有着巨大的潜力,如效率高、结构效度好等特点,在世界各地的多项测验中已经得到较好的应用(如美国GRE、英国BARB).在我国这一方面的研究和实践还非常少,如何借鉴其他国家和地区的经验,提高我国教育与心理测验的效率和质量是值得我们思考的问题,如自动化项目生成的原则也可用于指导人工编制项目,对目前正在构建的国家级题库具有实际意义.
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