基于IRT展开模型的中学生学习倦怠量表的编制的中期报告

基于IRT展开模型的中学生学习倦怠量表的编制的中期报告介绍本文旨在介绍基于IRT（ItemResponseTheory）展开模型（也称为GradedResponseModel）的中学生学习倦怠量表的编制的中期报告。本研究将通过文献综述和实证研究的方式，解决当前已有的学习倦怠测量工具在适用对象和针对特定问题的测量方面存在的问题，并结合参考Jenkins（2014）等人对IRT的应用进行理论分析、参数估计与模型拟合，并通过实际样本数据的收集和分析，对该量表进行中期评估和改进。文献综述1.目前的学习倦怠测量工具目前，学习倦怠的测量常用的工具有多种：如自我报告问卷、心理学测验、观察等。但是，它们在适用对象、测量维度等方面还存在问题。自我报告问卷可以反映人们的主观感受，但是容易被进行社会期望的干扰，因此不能够准确地反映学习倦怠状态（Wilkersonetal.,2019）。心理学测验在适用对象的限制上比较大，而且容易被人工因素干扰。观察法可以更加真实地刻画学习倦怠的状态，但是成本较高，适用范围也受到诸多的限制（Ramirezetal.,2019）。综合来看，通过量表方式进行测量仍然是比较常用的方法。2.定义学习倦怠学习倦怠是指学习者由于某些原因导致学习意欲减退、认知能力降低和不愿进行学习等现象的总称。Baumeisteretal.(2018)基于调节焦虑模型，认为学习倦怠产生的原因就是由于人在进行学习活动时，由于目标的阻碍、任务的困难、环境和时间的压力等因素，所带来的调节焦虑，导致作用方式和时间的约束，最终影响了个体学习体验和学习效率。3.测量工具的开发Jenkins（2014）指出，量表的设计应遵循明确的理论基础，重点是可靠性和有效性。根据这一指导方针，本研究选择了IRT展开模型来进行测量工具的开发。展开模型是IRT的一种，主要描述了人对多项选择题或多维空间的正确率不同的模型，它可以考虑长项（即所有选项都会得分）和短项（即第一或前几项选项得分，剩余的选项不得分）两种选项得分方式，更好地描述测试者的答题情况。在这里，我们将展开模型应用于中学生学习倦怠量表的编制，以达到更好的测量效果。实证研究1.理论分析在处理道德道德和其他知识和技能类的测评题目时，从道德道德的角度，存在许多比较复杂的因素。基于展开模型的IRT可以解决这个问题，将能力分布和测量结果分析在不同项分数上。展开模型有着广泛的应用范围和高可靠度，适用于长期数据、多项数据和组内比较。2.参数估计与模型拟合本研究采用多元线性回归模型，以样本量为标准来反映量表的性能。在数据分析中，我们首先对数据质量进行了验收和处理，然后使用IRTPRO软件来进行实证研究。结果表明，展开模型的表现比较稳定、可靠，可以较好地描述学习倦怠的状态，各项指标合理，因此可行。3.学习倦怠量表的中期评估和改进通过对评估数据进行分析，我们发现量表中存在一些问题。例如，一些问题存在一定的重复，有些问题不够清晰等。在评论者的建议下，我们对这些问题进行了修改，并增加了一些符合实际的、更具有判断性的问题。经过改进后，整个量表更加可靠、有效，具有更高的实用价值。结论基于IRT展开模型的中学