项目反应理论与计算机程序的发展

"本文主要介绍了项目反应理论(IRT)的发展历程、基本理论体系、相关模型以及计算机程序在IRT中的应用。项目反应理论是对经典测验理论(CTT)的一种补充，尤其在处理被试能力和答题之间的个体差异上具有优势。随着计算机技术的进步，IRT得以广泛应用和发展。" 在心理学测量领域，项目反应理论(IRT)是一个重要的理论框架，它在20世纪中期由洛德等人提出，但早期由于涉及复杂的数学计算并未受到广泛关注。经典测验理论(CTT)虽然理论体系完备，但在处理被试样本依赖、信度问题以及适应性测验等方面存在局限性。例如，CTT假设观测分数与真分数之间存在线性关系，且误差与真分数独立，这些假设在实际应用中往往难以满足。 项目反应理论(IRT)的核心在于项目特征曲线(ICC)，它描述了被试的能力水平与回答项目正确概率之间的关系。洛德在1952年的博士论文中提出了双参数正态卵形曲线模型，这是IRT的第一个数学模型，为后续的参数估计和应用奠定了基础。 随着计算机技术的发展，1969年，怀特和潘杰帕克森开发的BICAL程序开启了IRT在实际应用中的新篇章，特别是对拉什模型的运用。BICAL程序使得复杂的数据分析变得可能，从而推动了IRT在教育、心理测量等领域的发展。 IRT模型包括单参数、双参数和三参数模型等，它们分别考虑了不同因素，如项目的区分度、难度和猜测参数。这些模型能够更好地捕捉到被试个体差异，提供更精细的能力评估，特别是在大规模标准化测试和适应性测验设计中。 计算机程序在IRT中的作用至关重要，它们不仅用于数据的分析，还用于模型的拟合、参数估计和测验的优化。通过这些程序，研究者可以更有效地理解和利用IRT模型，设计出更符合被试能力水平的测验题目，从而提高测量的准确性和效度。 项目反应理论(IRT)和经典测验理论(CTT)各有优势，它们在不同的测量问题中发挥着作用。随着技术的进步，IRT的应用越来越广泛，不仅在教育评估、职业选拔等领域有重要应用，还在临床诊断、市场调研等多个领域展现出其价值。同时，概化理论作为另一种测验理论，与IRT和CTT共同构建了现代心理测量的理论基础，三者互补，共同推进了测量科学的发展。