双参数条件约束模型的参数估计及其在瑞文高级推理测验项目认知模型中的应用

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论文说明：图表目录

声明

第1章 引言

1.1 研究背景和研究意义

1.1.1 经典测验理论(Classical Test Theory，简记为CTT)

1.1.2 概括化理论(Generalizability Theory，简记为GT)

1.1.3 项目反应理论(Item Response Theory，简记为IRT)

1.2 国内外的研究现状和发展趋势

1.3 本文的研究目的和内容

1.3.1 本文研究目的

1.3.2 本文研究内容

第2章 双参数条件约束模型(简称2PL-C)介绍

2.1 项目反应理论中的一些重要模型

2.1.1 项目反应理论的基础模型

2.1.2 项目反应理论中的新模型

2.2 一个新的项目反应理论模型—双参数条件约束模型

2.2.1 模型的导出

2.2.2 模型的数学形式及功能

第3章 双参数条件约束模型的参数估计

3.1 联合极大似然估计方法介绍

3.1.1 参数联合估计的意义

3.1.2 联合极大似然估计的具体步骤

3.2 双参数条件约束模型参数估计流程

3.2.1 一些符号说明和前提假设

3.2.2 项目参数一阶导函数和二阶导函数

3.2.3 能力参数导函数

3.2.4 N-R迭代公式

3.3 编程中参数初值设定问题

3.4 编程语言和数据处理软件介绍

3.5 程序流程图

第4章 自编参数估计程序的性能分析

4.1 蒙特卡罗方法介绍

4.2 评价指标及其计算方法

4.3 模拟过程说明

4.3.1 关于难度权重、区分度权重以及被试能力模拟说明

4.3.2 关于被试作答反应数据和项目属性得分数据模拟过程说明

4.4 模拟实验及其结果分析

4.4.1 模拟实验一：项目参数权重分布不同的估计结果比较

4.4.2 模拟实验二：项目数量不同的估计结果比较

4.4.3 模拟实验三：项目刺激特征属性个数不同的估计结果比较

4.4.4 实验总结

第5章 双参数条件约束模型在瑞文高级推理测验项目认知模型中的应用

5.1 瑞文高级推理测验简介(Raven's Advanced Progressive Matrix Test)

5.2 瑞文高级推理测验项目认知模型研究

5.2.1 瑞文高级推理测验项目刺激特征属性分析

5.2.2 实证研究

5.3 分析讨论

5.3.1 单个被试作答反应之数据分析

5.3.2 得分相同的两名被试之差异分析

第6章 总结与展望

6.1 研究总结

6.2 研究展望

参考文献

在学期间学术成果情况

致谢