智能技术在心理测量中的应用

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• 正是考虑到心理测量数据的特点， • 我们近年来采用了人工神经网络、 • 粗糙集、遗传算法、模糊集等方法 • 来试图解决心理测量中的某些问题。
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一、人工神经网络
• 心理学和人工神经网络有什么关系呢？ • 黄希庭主译的《认知心理学》 • 人工神经网络就是联结主义理论， • 是心理学家和计算机科学家 • 共同研究的成果， • 是用计算机来模拟人脑神经网络的工作。
智能技术 在心理测量中的应用
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• 智能技术是什么？ • 是人工智能的一部分， • 主要包括人工神经网络、遗传算法、
粗糙集、模糊集、Agent等。
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• 100多年前， • 人们把数理统计的方法运用到心理学中， • 产生了心理统计学和心理测量学， • 推动了心理学研究的科学化。 • 智能技术和统计方法一样， • 是一种通用技术， • 必然会进一步提高心理学研究的科学性。
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3、生物神经元的三个功能
（1）加权：对每个输入信号赋予不同程度 的权重。
（2）求和：把所有的输入信号组合起来。 （3）传递：把组合起来的输入函数通过
激活函数（又称传递函数）f( ),
产生一定的输出函数。
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4、人工神经元的结构
x1 x2
xi wji
θj Sj f
xn
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5、向量表示
因此心理统计学是心理专业学生的必修课 • 程。
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• 心理学家认为， • 心理测量的数据是可以计算平均数的， • 这就隐含着这样一个假设， • 这些数据是等距的， • 因此是可以进行加减运算的。
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• 心理学家还认为， • 心理测量数据之间的关系是可以用数学 • 公式来表示的， • 甚至认为变量之间是存在线性关系的。
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（二）人工神经网络模型和人脑的神经网络
1、人工神经网络模型 各神经元之间存在大量的“联结”， “联结”的强度在信息加工过程中不断
进行调整。 信息的加工是并行：并行分布系统。
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2、人脑神经元的基本特性 （1）细胞间突触联结强度是可变的。 （2）神经细胞是一个多输入-单输出的
“元件”。 （3）细胞核对信息的加工是非线性的。
y j 1e1S j
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这是一个上限为1，下限为0的S形函数
Yj
Sigmoid函数
Sj
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（三）神经网络模型的拓扑结构 神经网络模型具有各种不同的拓
扑结构，其中最常用的是三层前馈 模型，该模型由输入层、隐含层和 输出层三部分结构组成
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输出向量 ... ... ... ... ... ...
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(六)基于人工神经网络的效标关联效度的研究
• 1、问题的提出 • 效标关联效度的目的：寻找测验分数和 • 效标分数之间的某种关系。 • 计算效标关联效度的方法：积矩相关系数
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• 愿望： • 测验分数和效标分数具有较高的正相关， • 从测验分数来较精确地预测效标分数， • 这是一个回归预测问题。
列向量X ：输入向量
x
1
x x x X =
x
i
=ห้องสมุดไป่ตู้
T
1i
n
x n
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由此可见，神经元的净输入Sj可以用其权 重向量W j（行向量）和输入向量X （列向 量）的内积（点积）表示。 净输入通过激活函数得到神经元的输出yj,
y jfS jfW jX
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在神经网络中最常用的激活函数 是Sigmoid函数
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• 心理测量中存在着许多变量的相互关系， 人们一直在追求用某些数学公式来表达
• 它们之间的关系。 • 但也许这种关系很难用公式表示。
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• 目前采用的统计方法只是考虑到了心理 • 测量数据的随机性， • 我们还可以从数据的其他特性来进行 • 研究， • 例如测量数据的模糊性、粗糙性。
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• 目前运用积矩相关系数作为预测效度 • 的缺陷： • 前提是两个变量之间为线性关系， • 而且只能有一个自变量。 • 于是就出现了这样的问题：
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• （1）若测验分数x和效标分数y之间为非线 性关系，
输 入 向量
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（四）神经网络模型的学习和联想
神经网络模型的工作过程实际上就
是
将输入信息进行转换加工的过程，通常
人们把这一加工过程分成两个阶段：学
习阶段（或称训练阶段）和联想阶段
（或称测试阶段）。
基本的算法：误差反传算法（BP
算法）
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– （五）神经网络的作用 – 当系统的输入和输出之间的关系 – 无法用数学的解析式表达时， – 可以用神经网络来建立它的模型， – 特别是多个输入变量和输出变量之间的 – 关系为非线性时，该模型更加能显示其 – 优越性。
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• “智能”的概念是心理学首先提出 来的，
• 智能技术是生命科学和计算机结合 的产物，
• 它涉及了多种理论和方法。
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• 和心理测量的关系是什么？
• 心理测量是按照一定的规则， • 用数字对人的潜在心理特质 • 进行描述。
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• 存在的问题是什么？ • 心理学家认为，心理测量所得到的数据具 • 有随机性，随机误差满足正态分布。 • 可以采用数理统计的方法来处理这些数据，
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（一）神经网络模型的提出
1、信息加工理论的缺点： 把人看成是简单的物理符号系统 只是强调信息加工的系列性 不能很好地解释日常生活中的很多认知现象
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2、具有里程碑意义的著作
Rumelhart 和 McClelland(1986)： 《并行分布加工：认知的微观结构
之探索》
认知心理学的“新浪潮”
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• X=T+e • 这里有线性关系， • 也有正态分布的假设。 • CTT的出现， • 推动了心理测量的发展， • 但没有很好反映变量间的关系， • 于是出现了项目反应理论。
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P i j ci 1e1 Dc ia ijbi
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• 项目反应理论提出了 • 一个S形的函数模型， • 事实真是这样吗？ • 我们还应该进行探索。
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• 我们经常使用的皮尔逊相关系数就是反映 了两个变量之间的线性相关，
• 我们津津乐道使用的因素分析就是建立在 相关系数基础上的，
• 我们习惯使用的多元回归也是线性回归。
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• 变量间线性关系的思想已经深入我们 • 的脑海， • 人们不假思索就运用了这些方法。 • 经典测验理论的基本模型就是这种思想 • 的反映。