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《数学课程标准》指出“要让学生在参与特定的教学活动,在具体情境中初步认识对象的特征,获得一些体验。”整堂课,我以神探柯南的推理训练营为主线,采取猜一猜、做一做等系列活动,先是呈现“猜一猜”的游戏,让学生在三个不同层次的“猜想”中领悟。然后再用课件出示两种情况的推理,不是这种情况,就是另一种情况,比如,刚刚走进202班的同学,不是男同学,就是女同学。让学生从简单的推理入手,接着又出示三种情况的推理,一般都有一个可以直接判断的条件,然后,学生在剩下的两个条件中,找到重要的关系句,就能推理出其他的相关结论。学生通过在熟悉的生活场景中进行简单推理,能感受简单推理的过程,也能初步获得一些简单推理的经验。培养学生初步的分析推理能力,更能让学生在自主探究、合作交流中去充分体验数学学习,感受成功的喜悦。