项目反应理论及其应用现状分析(文献综述)

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1、项目反应理论及其应用现状分析摘要项目反应理论作为对经典测试理论的继承和发展被提出，它代表了测量学领域新的发展方向。本文首先介绍了项目反应理论的基本概念、发展史，接着分析了相对于经典测试理论，项目反应理论的优点，然后归纳了项目反应理论的模型分类，最后指出了项目反应理论的应用热点以及在国内的发展前景。关键词：项目反应理论；应用热点一、引言经典测量理论(ClassicalTestTheory,简称CTT)与项目反应理论（ItemResponseTheory,简称IRT）是教育心理测量理论中的两大支柱。其中经典测试理论以弱假设为基础且操作

2、简单、易于理解等优点在实践中得到了广泛运用，但其本身存在诸多不足之处，限制了它在实践中的应用，项目反应理论就是在这样的背景下发展起来的一种新的测试理论，它是对经典测试理论的继承和发展，它代表了测量学领域的新的发展方向。二、项目反应理论（一）项目反应理论的概念项目反应理论（IRT）也称潜在特质理论或潜在特质模型，是一种现代心理测量理论，它的重要意义在于，可以用于指导项目筛选和测验编制。项目反应理论假设认为，被试者存在一种“潜在特质”，“潜在特质”即：在进行观察分析测验反应中，被试对象的潜在能力，通常以测验总分作为这种潜力的估算。项目

3、反应理论认为，被试对象在测验项目上的反应和成绩与他们的潜在特质有特殊的关系。由于项目反应理论建立的项目参数具有恒久性的特点，使得不同测量量表的分数可以统一。项目反应理论通过项目反应曲线综合各种项目分析的资料，使我们综合地、直观地看出项目难度、鉴别度等项目分析的特征，从而起到指导项目筛选、编制测验、比较分数等作用[1]。（二）项目反应理论的发展过程项目反应理论是二十世纪80年代测量学界研究的主题之一。项目反应理论以潜在特质理论为基础，以单个的测试项目为研究对象，以被试者的潜在心理特质和被试者在测试项目上的反应之间的关系作为自己的核心

4、内容，同时用某种数学形式来表示。项目反应理论的这种基于项目的测试思想最早出现在比奈—西蒙编制的世界上第一个智力量表中。他们测试并分析了不同年龄的儿童对测试项目不同的反应情况，画出了正确反应水平之间与被试者年龄的散点图。只要用一条光滑的曲线对图中的散点拟合一下，就能得到一条项目反应曲线。因此，这一图形通常被认为是最早的项目反应曲线图。20世纪40年代，月一麦学者乔治·拉什（GeorgeRasch）最早提出了项目反应理论的概念。1946年Tucke，提出了项目特征曲线的概念。1952年和1953年洛德（Lord）提出了双参数正态拱形模

5、型，同时洛德还提出了与此模型相关的参数估计方法，实际的二值计分的测试问题也可以用IRT来解决。这是项目反应理论IRT发展史上的重要里程碑，它标志着项目反应理论的正式诞生。但是，由于项目反应理论在数学上的复杂性以及缺乏有效的计算机程序的支撑，一直到60年代末，项目反应理论的发展始终都是十分缓慢的。直到20世纪70年代以后，由于计算机技术的快速发展，计算机技术广泛运用及普及，以及参数估计方法及相应计算机程序的出现，项目反应理论IRT才逐渐成为心理与教育测试理论的研究重点[2]。（三）项目反应理论的两大核心概念1.潜在特质理论潜在特质理

6、论(LatentTraitTheory,简称LTT)是指制约人的行为的心理品质。由于这种特质至今没有任何迹象表明它的物质存在。因此，称为潜在特质(LatentTrait)。心理测量学家致力于从测量学的角度探清其结构和性质并使之数量化，然后希望能够测量个体在这些特质变量上的量值，以预测个体的行为。为达成这一目的，心理测量学家作以下定义:对于人的某种任务行为起制约作用的若干潜在特质的集合称为潜在特质空间，记为θ，其中相互独立的潜在特质的数目称为空间的维度。一个k维的潜在特质空间可表示为θ=（θ1,θ2,θ3,…,θk），其中θt(其中

7、1≤t≤k)为一个潜在分量。2.项目特征曲线项目特征曲线(ItemCharacteristicCurve,ICC)是指被试在项目上正确作答概率对被试潜在特质水平的回归线。我们能从ICC看出反映项目属性的参数指标，如项目难度、项目区分度等。ICC以潜在特质θ为横坐标，以正确反应或肯定反应的概率P(θ)为纵坐标。项目难度值b即为正确反应概率P(θ)等于0.5时，所对应的潜在特质θ值，而项目区分度a则为曲线在拐点b处的切线斜率的函数，斜率越大项目区分度越高。(见图1)项目特征曲线的解析式称为项目特征函数(ItemCharacterist

8、icFunctions,ICF)，也即通常所说的项目反应理论的模型[3]。（四）项目反应理论相对经典测试理论的优点经典测试理论虽操作简单在实践中被广泛运用，但却存在难以克服的三大问题：1.样本依赖性(sample-dependent)，由于选择样本