班级人数--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
增加互动环节,
保障培训效果,坚持小班授课,每个班级的人数限3到5人,超过限定人数,安排到下一期进行学习。 |
授课地点及时间 |
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
开班时间(连续班/晚班/周末班):2020年3月16日 |
课时 |
◆资深工程师授课
☆注重质量
☆边讲边练
☆若学员成绩达到合格及以上水平,将获得免费推荐工作的机会
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质量以及保障 |
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1、如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
☆ 2、在课程结束之后,授课老师会留给学员手机和E-mail,免费提供半年的课程技术支持,以便保证培训后的继续消化;
☆3、合格的学员可享受免费推荐就业机会。
☆4、合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升您的职业资质。 |
☆课程大纲☆ |
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- 项目反应理论 (Item Response Theory,简称IRT) 包括一组分析软件包: BILOG-MG, IRTPRO和 PARSCALE。这些软件作为题目分析、题库建设以及分数估计等方面的重要工具在各个领域被广泛应用。
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- PARSCALE由Eiji Muraki(教育测试服务)和Darrell Bock(芝加哥大学)开发,实现了二元,多类别和评级规模项目的项目响应理论(IRT)测量方法。PARSCALE开始是为大规模社会和教育评估而开发的。然而,近来,PARSCALE已成为政府统计机构,营销研究机构,政策和管理顾问以及许多不同经典(心理,社会,医学,教育等)评估研究的调查员的流行统计工具。
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- PARSCALE可以分析常见调查极为常见的各种类型的数据。在这些调查中,项目按一组共同的类别(Likert scale)进行评级。尽管开始的Likert方法为各种类别分配了任意的,连续的整数值,但PARSCALE中的IRT方法估计了类别之间边界的理想的经验值。这些边界以及项目位置和响应者都分都可以表示为沿着测量的潜在维度的点。利用这类数据的测试可能是行为调查,其中答案总是,有时,往往从不;同意,未定或不同意见的表达;或状态评级,例如,使用关键,稳定,改善或无症状作为评估水平的医生。
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- 对于评估工具,PARSCALE还可用于分析评级量表项目(如开放式论文题目)和多项选择项目。通过多项选择,通过将项目视为只有两个类别可用(将所有错误选择折叠到单个类别中)来实现简单的正确错误评分和分析。但是,如果需要更多信息,则选项可以在每个项目中保持分离,以便在分析期间保留所选备选方案的标识。通过这种方式,可以恢复友环错误响应的信息以进行详细分析。猜测的影响也可以包括在分析中。
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- 通常,工具将由项目类型的混合组成,一些具有共同的类别,一些具有独特的类别。
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- PARSCALE通过允许将项目分配到项目类别常见的块来处理这种多样性。具有唯一类别定义的任何项目都将分配给其他自己的块。例如,教育测试可能包含在一个区块中分为五个类别而在另一个区块中分为多个选项的开放式练习。
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- PARSCALE的多组功能增加了差异项目功能(DIF)分析选项,用于组间或时间的趋势,以及Rater's效应分析,以便允许评估者偏见或评分这严重程度的差异。PARSCALE for Windows允许更容易地操作命令(语法)文件和更有效的查看输出文件。
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- PARSCALE 4是一款项目反应理论软件。
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- PARSCALE 4特征:
- 这个程序所提供的灵活的和大量的信息使它被世界各地的研究人员经常使用
- 一,二和三参数logistic 模型
- 用于递级反应(graded responses)的Samejima模型
- Master's partial credit model(Master部分评分模型)
- 广义部分评分模型
- 计分量表项目,比如开放式短文问题的分析
- 多项选择项目分析
- 项目功能差异( Differential item functioning,DIF)
- 混合项目类型的分析
- Rater's-effect analysis
- 多组多元项目反应模型
- 演示质量的IRT图形,可以被导入到Word,Access等
- 详细的在线帮助文档,包括界面,语法和示例描述
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- Details:
- PARSCALE for Windows analyzes and scores rating-scale data.
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- Features:
- The flexibility and the wealth of information provided by this program have kept it in regular use by researchers around the world
- One, two, and three-parameter logistic models
- Samejima's model for graded responses
- Master's partial credit model
- Generalized partial credit model
- Analysis of rating scale items such as open-ended essay questions
- Analysis of multiple-choice items
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