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1. chinaXiv:202112.00037 [pdf]

问题解决测验中过程数据的特征抽取与能力评估

韩雨婷; 肖悦; 刘红云
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

基于计算机的问题解决测验可以实时记录被试探索环境和解决问题时的详细行动痕迹,并保存为过程数据。首先介绍了过程数据的分析流程,然后从问题解决测验入手,分别对过程数据的特征抽取和能力估计建模两方面的研究进行了梳理和评价。未来研究应注意:提高分析结果的可解释性;特征提取时纳入更多信息;实现更复杂问题情景下的能力评估; 注重方法的实用性;以及融合与借鉴不同领域的分析方法。

submitted time 2021-12-04 Hits147Downloads81 Comment 0

2. chinaXiv:202106.00029 [pdf]

引入眼动注视点的联合-交叉负载多模态认知诊断建模

詹沛达
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

多模态数据为实现对认知结构的精准诊断及其他认知特征(如, 认知风格)的全面反馈提供了可能性。为实现对题目作答精度、作答时间(RT)和视觉注视点数(FC)的联合分析,本文基于联合-交叉负载建模法提出三个多模态认知诊断模型。实证研究及模拟研究结果表明:(1)联合分析比分离分析更适用于多模态数据;(2)新模型可直接利用RT和FC中信息提高潜在能力或潜在属性的估计准确性;(3)新模型的参数估计返真性较好;(4)忽略交叉负载所导致的负面结果比冗余考虑交叉负载所导致的更严重。

submitted time 2021-11-30 Hits4190Downloads635 Comment 0

3. chinaXiv:202111.00025 [pdf]

认知诊断缺失数据处理方法的比较:零替换、多重插补与极大似然估计法

宋枝璘; 郭磊; 郑天鹏
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

数据缺失在测验中经常发生,认知诊断评估也不例外,数据缺失会导致诊断结果的偏差。首先,通过模拟研究在多种实验条件下比较了常用的缺失数据处理方法。结果表明:①缺失数据导致估计精确性下降,随着人数与题目数量减少、缺失率增大、题目质量降低,所有方法的PCCR均下降,Bias绝对值和RMSE均上升。②估计题目参数时,EM法表现最好,其次是MI,FIML和ZR法表现不稳定。③估计被试知识状态时,EM和FIML表现最好,MI和ZR表现不稳定。其次,在PISA2015实证数据中进一步探索了不同方法的表现。综合模拟和实证研究结果,推荐选用EM或FIML法进行缺失数据处理。

submitted time 2021-11-23 Hits1763Downloads87 Comment 0

4. chinaXiv:202111.00018 [pdf]

计算机化分类测验终止规则的类别、特点及应用

任赫; 黄颖诗; 陈平
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

计算机化分类测验(Computerized Classification Testing, CCT)能够高效地对被试进行分类,已广泛应用于合格性测验及临床心理学中。作为CCT的重要组成部分,终止规则决定测验何时停止以及将被试最终划分到何种类别,因此直接影响测验效率及分类准确率。已有的三大类终止规则(似然比规则、贝叶斯决策理论规则及置信区间规则)的核心思想分别为构造假设检验、设计损失函数和比较置信区间相对位置。同时,在不同测验情境下,CCT的终止规则发展出不同的具体形式。未来研究可以继续开发贝叶斯规则、考虑多维多类别情境以及结合作答时间和机器学习算法。针对测验实际需求,三类终止规则在合格性测验上均有应用潜力,而临床问卷则倾向应用贝叶斯规则。

submitted time 2021-11-16 Hits243Downloads99 Comment 0

5. chinaXiv:202111.00015 [pdf]

机器学习在儿童创伤后应激障碍识别及转归预测中的作用

刘笑晗; 陈明隆; 郭静
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

摘要 创伤后应激障碍(PTSD)会给儿童发展带来负面效应,其影响甚至延续至成年期。然而传统诊断方式难以做到快速、客观、准确的识别和诊断儿童PTSD,机器学习作为一种处理大量变量和数据的新兴方法,逐渐被应用到儿童PTSD的早期预测、识别及辅助诊断等研究中。机器学习凭借其性能、原理等方面的优势,可被应用在儿童PTSD的识别与转归领域。相比自我报告式的诊断,通过机器学习辅助识别和诊断儿童PTSD的过程具有效率高、客观准确、节约资源等独特优势。然而, 机器学习也在硬件成本、算法选择和预测准确度等方面存在局限性。未来研究人员需要进一步提高机器学习诊断识别儿童PTSD的准确率,并将机器学习算法同传统诊断方法结合进行更多的探索和应用。

submitted time 2021-11-15 Hits332Downloads121 Comment 0

6. chinaXiv:202107.00009 [pdf]

基于过程数据的问题解决能力测量及数据分析方法

刘耀辉; 徐慧颖; 陈琦鹏; 詹沛达
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

问题解决能力是指在没有明显解决方法的情况下个体从事认知加工以理解和解决问题情境的能力。对问题解决能力的测量需要借助相对更复杂、更真实、具有可交互性的问题情境来诱导问题解决行为的呈现。使用虚拟测评抓取问题解决的过程数据并分析其中所蕴含的潜在信息是当前心理计量学中测量问题解决能力的新趋势。首先,回顾问题解决能力测量方式的发展:从纸笔测验到虚拟测评。然后,总结对比两类过程数据的分析方法:统计建模法和数据挖掘法。最后,从非认知因素的影响、多模态数据的利用、问题解决能力发展的测量、其他高阶思维能力的测量和问题解决能力概念及结构的界定五个方面展望未来可能的研究方向。

submitted time 2021-10-04 Hits4240Downloads481 Comment 0

7. chinaXiv:202108.00005 [pdf]

人工智能辅助下的心理健康新型测评

姜力铭; 田雪涛; 任萍; 骆方
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

近年来,人工智能技术的飞速发展及应用催生了“智能化心理健康测评”这一领域。智能化心理健康测评能够弥补传统方法的不足,降低漏诊率并提高诊断效率,这对于心理健康问题的普查及预警具有重大意义。目前,智能化心理健康测评处于初步发展阶段,研究者基于在线行为数据、便携式设备数据等开展主要以数据驱动为导向的探索研究,旨在实现更高的预测准确率,但是测评结果的可解释性等指标尚不够理想。未来的智能化心理健康测评需要强调心理学领域知识和经验的深度介入,提高测评的针对性和精细化程度,加强信效度检验,这对于智能化心理健康测评工具的进一步发展和应用至关重要。

submitted time 2021-08-06 Hits1731Downloads310 Comment 0

8. chinaXiv:202107.00074 [pdf]

一种高效的CD-CAT在线标定新方法:基于熵的信息增益与EM视角

谭青蓉; 汪大勋; 罗芬; 蔡艳; 涂冬波
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的维护有着至关重要的作用,而在线标定是一种重要的项目增补方式。基于数据挖掘中特征选择(Feature Selection)的思路,提出一种高效的基于熵的信息增益的在线标定方法(记为IGEOCM),该方法利用被试在新旧题上的作答联合估计新题的Q矩阵和项目参数。研究采用Monte Carlo模拟实验验证所开发新方法的效果,并同时与已有的在线标定方法SIE (Chen et al., 2015)、SIE-R-BIC和RMSEA-N (谭青蓉,2019)进行比较。结果表明:新开发的IGEOCM在各实验条件下均具有较好的项目标定精度和项目估计效率,且整体上优于已有的SIE等方法;同时,IGEOCM标定新题所需的时间低于SIE等方法。总之,研究为CD-CAT题库中项目的增补提供了一种更为高效、准确的方法。

submitted time 2021-07-30 Hits519Downloads264 Comment 0

9. chinaXiv:202105.00043 [pdf]

心理与教育测验中异常作答处理的新技术:混合模型法

刘玥; 刘红云
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

混合模型方法(Mixture Model Method)是近年来提出的,对心理与教育测验中的异常作答进行处理的方法。与反应时阈值法,反应时残差法等传统方法相比,混合模型方法可以同时完成异常作答的识别和模型参数估计,并且,在数据污染严重的情况下仍具有较好的表现。该方法的原理为根据正常作答和异常作答的特点,针对分类潜变量的不同类别,在作答反应和反应时部分建立不同的模型,从而实现对分类潜变量(即作答层面的分类),以及模型中其他题目和被试参数的估计。文章详细介绍了目前提出的几种混合模型方法,并将其与传统方法比较分析。未来研究可在模型前提假设违背,含有多种异常作答等情况下探索混合模型方法的稳健性和适用性,通过固定部分题目参数,增加选择流程等方式提高混合模型方法的使用效率。

submitted time 2021-05-08 Hits2788Downloads551 Comment 0

10. chinaXiv:202104.00045 [pdf]

两种新的多维计算机化分类测验终止规则

任赫; 陈平
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

计算机化分类测验(Computerized Classification Testing, CCT)由于具备分类的功能,目前在职业资格考试、健康与护理问卷等以分类为目的的测验中得到广泛应用。作为 CCT 的重要组成部分,终止规则不仅决定测验停止的条件而且直接影响分类准确率及测验效率。 然而,目前少有研究对多维 CCT(Mulitidimensional CCT, MCCT)的终止规则进行探索。针对已有 MCCT 终止规则的不足,提出两种新的 MCCT 终止规则(即基于马氏距离的多维序贯似然比规则 Mahalanobis-SPRT 和随机缩减的多维广义似然比规则 M-SCGLR),并开展模拟研究在不同实验条件下(比如,不同的题库结构、能力维度间相关及分界函数)考查它们的表现。结果表明:(1)在使用补偿性分界函数的条件下,Mahalanobis-SPRT 规则具有较高的分类精度和与同类方法相近的测验长度;(2)在几乎所有实验条件下,M-SCGLR 规则不仅在测验精度上大幅优于已有的多维随机缩减规则,而且具有较短的测验长度。

submitted time 2021-04-14 Hits1740Downloads595 Comment 0

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