多面Rasch模型在结构化面试中的应用

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使用项目反应理论中的多面Rasch模型,对66名考生在结构化面试中的成绩进行分析,剔除了由于评委等具体测量情境因素引入的误差对原始分数的影响,得到考生的能力估计值以及个体水平的评分者一致性信息。对基于考生能力估计值和考生面试分得到的决策结果进行比较,发现测量误差的确对决策造成影响,对个别考生的影响甚至相当巨大。进一步使用Facets偏差分析以及评委宽严程度的Facets分析追踪误差源。结果表明,将来自不同面试组的被试进行面试原始成绩的直接比较,评委的自身一致性和评委彼此之间在宽严程度上的差异均将导致误差。研究表明,采用Facets的考生能力估计值作为决策的依据将提高选拔的有效性。同时,Facets分析得到的考生个体层次的评分者一致性指标,以及评委与考生的偏差分析等研究结果还可以为面试误差来源的定位提供详细的诊断信息。
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