简介:本文在文献[1]提出Logistic模型参数近似估计的基础上,根据被试能力参数的不同情况得到两参数和三参数模型的参数估计新方法,新方法的特点是计算简单而不失精度,蒙特卡洛模拟表明新方法是一种快速而有效的算法。
简介:目的:与经典测量理论相比,项目反应理论具有更多的优势,但由于项目反应理论模型的复杂性,进行参数估计时往往需要较大的被试样本;人工神经网络的出现为小样本被试估计项目反应理论的能力参数和项目参数提供了可能,文章的目的是通过神经网络的蒙特卡罗模拟研究寻找更精确的参数估计方法。方法:以项目反应理论的两参数模型为例,以MAB和RMSE为比较指标,通过模拟数据比较经典测量理论的通过率、点二列相关系数、平均得分作为神经网络的输入值与以经过转换的数值(IRT参数估计的初值)作为神经网络的输入值训练网络结果的差异,比较不同条件下MAB指标和RMSE指标的差异。结果:以通过率估计项目参数b与以bj=zj/rbj估计项目参数b存在差异;以点二列相关系数估计项目参数a与以aj=rbj/√1-r^2bj估计项目参数a存在差异;以平均得分估计能力参数θ与以ln[x/(m-x)]估计能力参数θ存在差异。结论:对于两参数项目反应模型,以通过率估计项目参数b比以bj=zj/rbj估计项目参数b误差更小,而以点二列相关系数估计项目参数a比以aj=rbj/√1-r^2bj估计项目参数a误差更大,以平均得分估计能力参数θ比以ln[x/(m-x)]估计能力参数θ误差更大。
简介: 摘 要:本研究的目的是利用基于态度理论的态度工具来确定中学生对体育的态度。此外,这次调查也确定性别和年级是否影响学生对主题的因素。总的来说,所有学生对体育都有适度的积极态度。然而,随着学生年级水平的提高,态度得分分数越高,平均分数越低也出现了下降。本文以态度的双组分观作为研究的理论框架,情感成分衡量的是情感吸引或感觉的程度。一个态度对象和认知成分解释了关于态度对象特征的信念。学生对体育的信念影响他们对主题的感觉,这决定了态度的形成。在这个框架下运行可以让研究人员开发出一个更好的 学生态度的认同。通过理解认知和情感成分是形成态度的基石,研究人员可以将他们的研究工作集中在上。这两个组成部分及其对学生态度发展的贡献。只有通过这一努力,研究人员才能得出关于学生态度的合理结论。发现,关于学生对体育和体育活动的态度与性别和年级有关的研究缺乏将态度理论作为指导框架。
简介: 摘要:进入 21世纪,随着技术的发展,我们已经进入一个全新的信息时代,网络技术的迅速发展为教育改革提供了强有力的技术支撑。为广大的中小学生构建了一个崭新的学习环境,利用网络教学进行课堂教学的创新,拓宽学生们的学习途径,在信息技术高速发展的今天尤为重要。