【摘 要】
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区分度是心理与教育测量领域重要的概念之一,也是项目分析中不可缺少的指标。目前,现有区分度指标提供的信息单一,且只考虑单个项目与被试的关系。针对传统区分度指标的不足,
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区分度是心理与教育测量领域重要的概念之一,也是项目分析中不可缺少的指标。目前,现有区分度指标提供的信息单一,且只考虑单个项目与被试的关系。针对传统区分度指标的不足,本研究提出了基于机器学习的区分度分析方法,这类算法善于找寻特征之间的隐含关系。通过研究实证数据,介绍该方法的优势与不足。最后提出,机器学习与传统区分度指标的相结合,两者取长补短,可以为测验的项目分析和筛选,提供更多的支持。
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