宋學(xué)玲,梁正妍

(1.教育部教育考試院,北京 100084;2.華南師范大學(xué),廣州 510631)

1 引言

全國(guó)碩士研究生招生考試(簡(jiǎn)稱“研究生招生考試”)的試卷質(zhì)量事關(guān)高層次人才的選拔,其重要性不言而喻。與高考、公務(wù)員考試等不同,研究生招生考試中對(duì)于考生學(xué)科專業(yè)能力的考查,主要通過(guò)“大綜合”形式的試卷進(jìn)行,即多個(gè)學(xué)科專業(yè)基礎(chǔ)課程的知識(shí)點(diǎn)集中在一張?jiān)嚲砩?。考試時(shí)長(zhǎng)限制了試卷的題量,而“大綜合”試卷又需要涵蓋多個(gè)專業(yè)基礎(chǔ)課程的知識(shí)點(diǎn),大大提高了試卷的命制難度。從題型的設(shè)計(jì),到各基礎(chǔ)課程知識(shí)所占試卷題量、總分的比例,以及如何在有限的題量限制下盡可能地區(qū)分出考生的能力,這些對(duì)于命題人員來(lái)說(shuō)都是極大的挑戰(zhàn)。

試題試卷的評(píng)價(jià)需要結(jié)合考試本身的目的、考試的具體形式而定。目前試題試卷的評(píng)價(jià)多采用經(jīng)典測(cè)量理論(CTT)和項(xiàng)目反應(yīng)理論(IRT;Baker &Kim,2004)。CTT的數(shù)學(xué)模型簡(jiǎn)單易懂、可操作性強(qiáng)、應(yīng)用廣泛,但是也存在著不少局限,比如測(cè)量結(jié)果拓廣有限、測(cè)量分?jǐn)?shù)依賴試題、統(tǒng)計(jì)量依賴樣本、信度估計(jì)不精確、能力量表與難度量表不一致等(漆書青 等,1998,2002)。為了彌補(bǔ)CTT存在的缺陷,IRT應(yīng)運(yùn)而生。IRT主要考查被試的作答反應(yīng)與被試能力之間的關(guān)系,通過(guò)項(xiàng)目特征曲線,將項(xiàng)目難度、項(xiàng)目區(qū)分度、被試能力值標(biāo)記在同一個(gè)坐標(biāo)系下,建立了被試能力與難度之間的直接聯(lián)系。國(guó)內(nèi)對(duì)于研究生招生考試的試題質(zhì)量研究相對(duì)較少:冼利青等(1996)從經(jīng)典測(cè)量理論的角度對(duì)醫(yī)學(xué)碩士研究生入學(xué)考試的試題質(zhì)量進(jìn)行了分析;關(guān)丹丹等(2011)應(yīng)用多元概化理論對(duì)全國(guó)碩士研究生入學(xué)考試心理學(xué)科目的試題質(zhì)量進(jìn)行了研究;趙守盈等(2012)采用Rasch模型對(duì)全國(guó)碩士研究生入學(xué)考試心理學(xué)科目的試題質(zhì)量進(jìn)行了分析;戴一飛等(2018)對(duì)法碩(非法學(xué))專業(yè)學(xué)位聯(lián)考的預(yù)測(cè)效度進(jìn)行了分析。

總體而言,過(guò)往對(duì)于研究生招生考試試題質(zhì)量的研究主要采用的是經(jīng)典測(cè)量理論、項(xiàng)目反應(yīng)理論以及概化理論三大理論,而其中基于項(xiàng)目反應(yīng)理論的研究,主要采用的是單維Rasch模型。但是,采用Rasch模型的相關(guān)研究只對(duì)選擇題部分做出了分析,同時(shí)也缺乏對(duì)“大綜合”試卷中各基礎(chǔ)課程試題間的比較分析,對(duì)“大綜合”科目試卷質(zhì)量的分析還不夠全面。因此,探究雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型在“大綜合”科目試卷質(zhì)量分析中的應(yīng)用路徑,并采用該模型對(duì)研究生招生考試專業(yè)基礎(chǔ)科目的試卷進(jìn)行質(zhì)量分析是非常必要的。

2 雙因子模型與項(xiàng)目反應(yīng)理論

2.1 雙因子模型

雙因子模型,又稱一般-特殊因子模型(General-Specific Factor Model),其思想來(lái)源于能力結(jié)構(gòu)的二因素理論(彭聃齡,2018)。雙因子模型基于以下兩點(diǎn)假設(shè):(1)一般因子G的存在性,即存在一個(gè)可以解釋所有項(xiàng)目共同變異的一般因子;(2)特殊因子Si的存在性,即存在多個(gè)可以額外解釋部分項(xiàng)目共同變易的特殊因子(Holzinger &Swineford,1937)。雙因子模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下所示:

(1)

其中,{x1,x2,…,xn}是一個(gè)測(cè)驗(yàn)的全部項(xiàng)目,G為一般因子,{S1,S2,…,Sm}是m個(gè)特殊因子,ai為項(xiàng)目xi在G上的載荷,bij是項(xiàng)目xi在Sj上的載荷,δi是項(xiàng)目xi的測(cè)驗(yàn)誤差。

雙因子模型中,一般因子G與特殊因子S1,S2,…,Sm統(tǒng)稱為公共因子(common factor),二者處于同一測(cè)量層次上,區(qū)別在于前者反映了所有項(xiàng)目的公共屬性,而后者僅反映了部分項(xiàng)目的公共屬性,因此每個(gè)變量?jī)H在一般因子和一個(gè)特殊因子上的載荷非零,從而其因子載荷矩陣為分塊矩陣。根據(jù)分析結(jié)果,雙因子模型可以用來(lái)評(píng)估一般因子及特殊因子在整個(gè)測(cè)量中的重要性(顧紅磊 等,2014)。

一般而言,測(cè)驗(yàn)的測(cè)量結(jié)構(gòu)可以分為以下五種類型:單維模型、多個(gè)單維模型、相關(guān)特質(zhì)多維模型、二階因子模型、雙因子模型。當(dāng)各維度之間不相關(guān)或相關(guān)較弱時(shí)(相關(guān)系數(shù)在0.1以下),建議采用多個(gè)單維模型;當(dāng)各維度之間存在中低等相關(guān)時(shí)(相關(guān)系數(shù)介于0.1到0.4),建議使用相關(guān)特質(zhì)多維模型;當(dāng)各維度之間存在中高等相關(guān)時(shí)(相關(guān)系數(shù)在0.4以上),建議采用雙因子模型(顧紅磊 等,2014;毛秀珍 等,2018;Reise et al.,2007;Reise et al.,2010)。

2.2 項(xiàng)目反應(yīng)理論

項(xiàng)目反應(yīng)理論(IRT),又稱潛在特質(zhì)理論,是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的現(xiàn)代心理測(cè)量理論之一。IRT是在一定的假設(shè)下,用數(shù)學(xué)函數(shù)去刻畫被試在項(xiàng)目上可觀察的作答表現(xiàn)(得分)與其不可觀察的特質(zhì)水平(能力)之間的函數(shù)關(guān)系,即IRT模型。用概率密度函數(shù)來(lái)刻畫被試的能力與其在項(xiàng)目上的正確反應(yīng)情況之間的函數(shù)關(guān)系是自然的,相應(yīng)的函數(shù)曲線稱為項(xiàng)目特征曲線(閆成海 等,2014)。

IRT的理論假設(shè)主要包含以下三條:(1)單維性假設(shè),即測(cè)驗(yàn)只測(cè)量被試的某一種能力(潛在特質(zhì)),其他能力對(duì)測(cè)驗(yàn)結(jié)果的影響可以忽略不計(jì)。(2)局部獨(dú)立性假設(shè),即被試在各個(gè)項(xiàng)目上的作答反應(yīng)相互獨(dú)立。(3)項(xiàng)目特征曲線假設(shè),即被試在項(xiàng)目上的正確作答概率遵循一定的函數(shù)關(guān)系。后來(lái),多維項(xiàng)目反應(yīng)理論打破了單維性假設(shè),題組反應(yīng)理論打破了局部獨(dú)立性假設(shè),所以第三條假設(shè)是IRT的核心假設(shè)。

依據(jù)評(píng)分規(guī)則的不同,IRT模型可以分為二級(jí)計(jì)分模型和多級(jí)計(jì)分模型。針對(duì)非對(duì)即錯(cuò)的選擇題,選用二級(jí)計(jì)分模型進(jìn)行試題質(zhì)量分析;針對(duì)簡(jiǎn)答題、綜合題等,一般采用多級(jí)計(jì)分模型進(jìn)行試題質(zhì)量分析。

二級(jí)計(jì)分模型中常用的有Rasch模型、Logistic模型等。Logistic模型可分為單參數(shù)、雙參數(shù)、三參數(shù)Logistic模型,其對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目特征函數(shù)分別是:

(2)

(3)

(4)

其中,pi(θ)是能力水平為θ的被試在項(xiàng)目i上的正確作答概率;ai,bi,ci分別是項(xiàng)目i的區(qū)分度參數(shù)(又叫斜率參數(shù))、難度參數(shù)、猜測(cè)度參數(shù)(又叫下漸近線參數(shù));D=1.7(或1.701)是一個(gè)常量。

多維項(xiàng)目反應(yīng)理論(MIRT)建立在單維項(xiàng)目反應(yīng)理論和因子分析的基礎(chǔ)之上,克服了單維項(xiàng)目反應(yīng)理論的單維性缺陷,可在多個(gè)維度上分析被試的作答表現(xiàn)。下面所述的雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型就是多維項(xiàng)目反應(yīng)模型在雙因子模型假設(shè)下的特殊形式(毛秀珍 等,2018)。

2.3 雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型

1992年,Gibbons和Hedeker將雙因子模型引入項(xiàng)目反應(yīng)理論。之后,Cai,Yang和Hansen等(2011)詳細(xì)描述了雙因子Logistic模型、雙因子多級(jí)計(jì)分模型及其參數(shù)估計(jì)方法。以三參數(shù)Logistic模型為例,其對(duì)應(yīng)的雙因子Logistic模型的概率密度函數(shù)為

(5)

其中,p(uij=1|θ0i,θsj)表示被試i在項(xiàng)目j上的正確作答概率;θi=(θ0i,θsi)是被試i的能力向量參數(shù);a0j,asj分別是項(xiàng)目j在一般因子和特殊因子上的斜率參數(shù),代表了項(xiàng)目j在相應(yīng)維度上的區(qū)分度;cj是下漸近線參數(shù),反映了項(xiàng)目j內(nèi)容的模糊程度;dj=-(a0jbj+asbj)是項(xiàng)目j的截距參數(shù),與項(xiàng)目的難度參數(shù)bj負(fù)相關(guān)。多級(jí)計(jì)分的雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型的密度函數(shù)也可以由雙因子Logistic模型的密度函數(shù)推導(dǎo)得到。

3 研究生招生考試“大綜合”試卷質(zhì)量分析

以2022年全國(guó)碩士研究生招生考試《心理學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)(312)》為例,采用雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型對(duì)試卷質(zhì)量進(jìn)行分析。在被試作答數(shù)據(jù)中,隨機(jī)抽取22953份樣本,剔除小題數(shù)據(jù)缺失的827份樣本,實(shí)際研究可用作答樣本為22126份。數(shù)據(jù)分析均采用SPSS 21.0以及R軟件中的mirt包(沈勵(lì),萬(wàn)雅琦,2022)。

3.1 試卷結(jié)構(gòu)

全國(guó)碩士研究生招生考試《心理學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)(312)》科目主要涉及心理學(xué)導(dǎo)論(簡(jiǎn)稱“普心”)、發(fā)展與教育心理學(xué)(簡(jiǎn)稱“發(fā)教”)、實(shí)驗(yàn)心理學(xué)(簡(jiǎn)稱“實(shí)驗(yàn)”)、心理統(tǒng)計(jì)與測(cè)量(簡(jiǎn)稱“統(tǒng)測(cè)”)四個(gè)學(xué)科基礎(chǔ)課程的內(nèi)容。試卷結(jié)構(gòu)見表1。

表1 試卷結(jié)構(gòu)

各維度得分的相關(guān)系數(shù)如表2所示?？梢钥闯?試卷所包含的四個(gè)維度的考核內(nèi)容相關(guān)系數(shù)均在0.8左右,屬于高相關(guān),可以采用雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型來(lái)分析被試的作答反應(yīng)。

表2 各維度原始得分相關(guān)矩陣

3.2 模型擬合

針對(duì)樣本數(shù)據(jù),采用單維項(xiàng)目反應(yīng)模型、多維項(xiàng)目反應(yīng)模型以及雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了擬合檢驗(yàn),擬合結(jié)果如表3所示。

表3 三種模型的擬合指標(biāo)比較

其中,模型擬合評(píng)價(jià)指標(biāo)AIC是Akaike信息準(zhǔn)則,BIC是貝葉斯信息準(zhǔn)則,SABIC是樣本校正的BIC,HQ為Hannan-Quinn準(zhǔn)則,這四個(gè)指數(shù)的值越小,表示模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合越好;對(duì)數(shù)似然函數(shù)logLik的絕對(duì)值越小,模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合也越好(潛變量建模與Mplus應(yīng)用·進(jìn)階篇,王孟成,畢向陽(yáng),2018)。

從模型擬合結(jié)果來(lái)看,多維項(xiàng)目反應(yīng)模型的擬合結(jié)果是最差的,其次是單維項(xiàng)目反應(yīng)模型,擬合表現(xiàn)最好的是雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型。采用R軟件mirt包中的anova函數(shù)對(duì)單維項(xiàng)目反應(yīng)模型和雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型進(jìn)行比較后發(fā)現(xiàn),雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型的擬合顯著優(yōu)于單維項(xiàng)目反應(yīng)模型,詳見表4。

表4 單維與雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型比較

綜上,選用雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型來(lái)分析作答數(shù)據(jù)是合適的。

3.3 項(xiàng)目參數(shù)估計(jì)

本套試卷共有83道試題:選擇題75道,單項(xiàng)選擇題每題2分、多項(xiàng)選擇題每題3分;簡(jiǎn)答題5道,每題10分;綜合題3道,每題30分。二級(jí)計(jì)分題(選擇題)采用雙因子雙參數(shù)Logistic模型;多級(jí)計(jì)分題(簡(jiǎn)答題和綜合題)采用雙因子等級(jí)反應(yīng)模型,其中簡(jiǎn)答題每2分合并為一個(gè)等級(jí),共5個(gè)等級(jí)難度,(分?jǐn)?shù)(0,2]合并為一個(gè)等級(jí),此等級(jí)所估難度為難度1;分?jǐn)?shù)(2,4]合并為一個(gè)等級(jí),此等級(jí)所估難度為難度2;以此類推);綜合題每3分合并為一個(gè)等級(jí),共10個(gè)等級(jí)難度(分?jǐn)?shù)(0,3]合并為一個(gè)等級(jí),此等級(jí)所估難度為難度1;分?jǐn)?shù)(4,6]合并為一個(gè)等級(jí),此等級(jí)所估難度為難度2;以此類推)。

表5 部分二級(jí)計(jì)分題區(qū)分度及難度參數(shù)

表6 部分多級(jí)計(jì)分題區(qū)分度及截距參數(shù)

經(jīng)轉(zhuǎn)換計(jì)算,表6中所涉及試題的難度參數(shù)如下:第76題的難度參數(shù)MDIFF76=(0.47,0.80,0.96,0.96,0.75),第78題的難度參數(shù)MDIFF78=(1.09,1.75,2.09,1.38,-0.77),第79題的難度參數(shù)MDIFF79=(2.30,4.94,6.37,6.34,3.39),第83題的難度參數(shù)MDIFF83=(0.20,0.35,0.16,-0.32,-0.61,-0.77,-1.02,-1.12,-1.62,-1.85)。

項(xiàng)目反應(yīng)理論認(rèn)為,項(xiàng)目的難度參數(shù)應(yīng)在[-3,3]之間,項(xiàng)目的區(qū)分度參數(shù)應(yīng)在[0,3]之間(羅照盛,2012)。難度參數(shù)的數(shù)值越高代表試題難度越大。從難度參數(shù)來(lái)看,整套試卷中絕大多數(shù)試題難度合理,難度參數(shù)在[-3,3]范圍內(nèi),但極少數(shù)試題難度偏高,如第67題。結(jié)合區(qū)分度來(lái)看,第67題在主測(cè)維度“發(fā)教”上區(qū)分度過(guò)低,可能是由于其難度過(guò)高(4.48)導(dǎo)致的,即便在維度“發(fā)教”上能力高的被試在該題上正確作答的概率也很小,而其他被試卻依然有一定概率通過(guò)猜測(cè)答對(duì)這道選擇題。MDIFF值也可以用來(lái)分析多級(jí)計(jì)分題等級(jí)劃分的合理性。比如第79題的難度MDIFF79=(2.30,4.94,6.37,6.34,3.39),前三個(gè)等級(jí)的設(shè)置有一定的遞增梯度,比較合理,但是后面兩個(gè)等級(jí)的難度相關(guān)參數(shù)遞減,等級(jí)設(shè)置不夠合理,還需改進(jìn)。

MDISC是一個(gè)總的概念,可以通過(guò)每一個(gè)ai值來(lái)細(xì)致分析每個(gè)項(xiàng)目在各維度上的區(qū)分度。數(shù)據(jù)顯示,二級(jí)計(jì)分題在一般因子上具有較好的區(qū)分度(表中a1),但是具體到特殊因子上,不同試題的區(qū)分度表現(xiàn)存在差別。其中,在“發(fā)教”維度共有4道試題的特殊因子區(qū)分度(表中a3)為負(fù)數(shù),說(shuō)明這些試題測(cè)試該維度的能力時(shí),能力高的被試反而正確作答率低,但是這幾道題在一般因子上的區(qū)分度表現(xiàn)卻很好。多級(jí)計(jì)分題在一般因子上的整體表現(xiàn)也優(yōu)于特殊因子。其中,多級(jí)計(jì)分題在“普心”和“實(shí)驗(yàn)”兩個(gè)維度上的區(qū)分度(表中a2、a4)表現(xiàn)一般;在“發(fā)教”和 “統(tǒng)測(cè)”兩個(gè)維度上的區(qū)分度(表中a3、a5)表現(xiàn)良好。

3.4 被試能力參數(shù)估計(jì)

采用雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型對(duì)被試能力參數(shù)進(jìn)行估計(jì),基于不同因子能力繪制密度曲線圖如圖1所示。

圖1 能力密度曲線

在雙因子模型中,G因子即一般因子,代表了心理學(xué)一般素養(yǎng),它蘊(yùn)含在考核的各部分知識(shí)內(nèi)容中。被試在心理學(xué)一般素養(yǎng)的能力分布廣,測(cè)驗(yàn)信度的大部分方差均由心理學(xué)一般能力所解釋,從數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以看出,測(cè)驗(yàn)項(xiàng)目一般因子的區(qū)分度(表中a1)比特殊因子的區(qū)分度(表中a2～ a5)更好。從圖1中四個(gè)特殊因子的能力分布圖來(lái)看,“實(shí)驗(yàn)”和“統(tǒng)測(cè)”維度上的能力分布比“普心”和“發(fā)教”維度上的能力分布更高狹,且能力均值更高,說(shuō)明“實(shí)驗(yàn)”和“統(tǒng)測(cè)”更能考查出被試的高階思維能力。

總的來(lái)說(shuō),此次試卷的命制達(dá)到了“大綜合”考試形式的目的,即對(duì)學(xué)科綜合素質(zhì)的考查。

4 結(jié)論與思考

4.1 結(jié)論

針對(duì)2022年全國(guó)碩士研究生招生考試《心理學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)(312)》科目,采用雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型對(duì)試卷進(jìn)行了質(zhì)量分析,在多個(gè)維度上分析了被試的作答表現(xiàn),并繪制了被試在各維度的能力密度曲線圖,充分解讀和分析這些測(cè)評(píng)信息,可以為提高試題質(zhì)量提供有針對(duì)性的啟發(fā)。主要結(jié)論如下。

(1)整套試卷命制符合“大綜合”科目試卷的命制要求,基本達(dá)到了考試大綱中所設(shè)定的考核要求,實(shí)現(xiàn)了考查學(xué)科綜合素質(zhì)的目的。

(2)從項(xiàng)目特征參數(shù)來(lái)看,心理學(xué)一般因子作為主要的考查內(nèi)容,具有較好的區(qū)分度;而特殊因子(課程因子)的表現(xiàn)存在差異。二級(jí)計(jì)分題的特殊因子“發(fā)教”、多級(jí)計(jì)分題的特殊因子“普心”和“實(shí)驗(yàn)”,在其主測(cè)維度上的測(cè)量精度有待提高。

(3)從能力密度曲線來(lái)看,相較“普心”和“發(fā)教”兩個(gè)因子,“實(shí)驗(yàn)”和“統(tǒng)測(cè)”兩個(gè)因子對(duì)被試高階思維能力的考核更加有效,選拔性功能更強(qiáng)。

4.2 思考

雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型符合研究生招生考試中“大綜合”試卷的結(jié)構(gòu)特征。用雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型來(lái)處理被試在項(xiàng)目上的原始反應(yīng)數(shù)據(jù),比起傳統(tǒng)的線性雙因子模型的間接處理,保留了更多的被試作答信息。相較單維項(xiàng)目反應(yīng)理論而言,雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型對(duì)“大綜合”試卷的分析更加精細(xì),它對(duì)每個(gè)項(xiàng)目都做了的細(xì)致的分析,對(duì)試卷總體和涉及的基礎(chǔ)課程維度也進(jìn)行了分析,能夠看到被試能力在各個(gè)維度上的具體表現(xiàn),從而能夠全方位了解試題的質(zhì)量情況,其最突出的優(yōu)點(diǎn)是能夠更加精確區(qū)分出專業(yè)基礎(chǔ)“大綜合”試卷中的鑒別性維度,有利于后續(xù)對(duì)考核內(nèi)容和試卷結(jié)構(gòu)進(jìn)行針對(duì)性調(diào)整。

基于以上分析,對(duì)研究生招生考試專業(yè)基礎(chǔ)“大綜合”試卷的命制提出以下建議:

(1)明確“門檻性”考核內(nèi)容和“鑒別性”考核內(nèi)容。根據(jù)被試在特殊因子上的反應(yīng),區(qū)分出考試的“門檻性”因子和“鑒別性”因子。對(duì)于專業(yè)必需的“門檻性”知識(shí),不必過(guò)分追求項(xiàng)目的難度和區(qū)分度,應(yīng)該更加強(qiáng)調(diào)考核知識(shí)點(diǎn)的重要性和覆蓋度,但是對(duì)于“鑒別性”知識(shí)則要求盡量提高項(xiàng)目質(zhì)量,以實(shí)現(xiàn)考試的選拔目的。

(2)適當(dāng)調(diào)整“門檻性”項(xiàng)目與“鑒別性”項(xiàng)目的題量和分值。根據(jù)雙因子項(xiàng)目反應(yīng)模型的分析結(jié)果,適當(dāng)調(diào)整各個(gè)維度考核內(nèi)容的比重,在適度考核專業(yè)“門檻性”知識(shí)的基礎(chǔ)上,盡量提高“鑒別性”項(xiàng)目的比重和質(zhì)量,以提高人才選拔的有效性。

針對(duì)研究生招生考試《心理學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)(312)》科目,建議在后續(xù)修訂考試大綱時(shí),對(duì)試卷結(jié)構(gòu)進(jìn)行如下調(diào)整:第一,在心理學(xué)導(dǎo)論、發(fā)展和教育心理學(xué)的維度上,以適度、必需為原則,認(rèn)真斟酌項(xiàng)目的取舍,在此基礎(chǔ)上盡量使項(xiàng)目的特征參數(shù)在合理區(qū)間范圍內(nèi)。第二,在實(shí)驗(yàn)心理學(xué)、心理測(cè)量與統(tǒng)計(jì)兩個(gè)維度上,適當(dāng)提高考核內(nèi)容占比,提高命題質(zhì)量,加強(qiáng)對(duì)被試高階思維能力的考核。

雙因子項(xiàng)目反應(yīng)理論的引入,拓寬了研究生招生考試質(zhì)量評(píng)價(jià)的路徑,為研究生招生考試的內(nèi)容改革提供了更加豐富的分析資料,在提高研究生招生考試的科學(xué)性方面具有較廣的應(yīng)用前景。