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:摘要在教学中应及早地强调“读”的重要性,培养学生的阅读习惯。尽早教会学生查阅英语字典。运用“视读”阅读法。提高学生的阅读兴趣,将精读与泛读,课内阅读与课外阅读结合起来。
简介:目前网络已经成为了高校学生获取信息和交流思想的重要渠道,校园文化建设的诸多方面已经离不开网络。本文研究探讨在高校信息化背景下,如何利用校园SNS社区构建高校校园网络文化推进机制,从而营造和谐健康的校园网络文化。