Вычислительная психометрия - это междисциплинарная область, объединяющая психометрию , основанную на теории , обучении и когнитивных науках, и управляемые данными вычислительные модели на основе ИИ в применении к крупномасштабному / многомерному обучению, оценке [1] биометрических или психологических данных. Вычислительная психометрия часто связана с предоставлением людям действенной и значимой обратной связи, основанной на измерении и анализе индивидуальных различий, относящихся к конкретным областям исследования.
Относительно недавняя доступность крупномасштабных психометрических данных в доступных форматах, наряду с быстрым увеличением вычислительной мощности ЦП, повсеместной доступностью и применением кластерных и облачных вычислений, а также разработка все более чувствительных инструментов для сбора биометрической информации позволили проводить аналитические и вычислительные методы для расширения масштаба и объема традиционных психометрических областей исследования и моделирования. [ необходима цитата ]
Преследуя вычислительный подход к психометрии часто включает в себя ученых , работающих в междисциплинарных групп , обладающих экспертными знаниями в области искусственного интеллекта , машинного обучения , глубокого изучения и моделирования нейронных сетей , обработки естественного языка , математики и статистики , развития и когнитивной психологии , информатики , науки данных , обучения наукам , виртуальная и дополненная реальность и традиционная психометрия . [цитата необходима ]
Заявление [ править ]
Вычислительная психометрия включает в себя как теоретические, так и прикладные компоненты, начиная от теории ответов на вопросы , классической теории тестирования и байесовских подходов к моделированию [2] приобретения знаний и открытия сетевых психометрических моделей. [3] Вычислительные психометрии изучают вычислительную основу обучения и измерение признаков, такие как навыки, знание, умение, отношения и личностных качества с помощью математического моделирования , интеллектуального обучения и оценок виртуальных систем , [4] и компьютерного моделированиякрупномасштабных и сложных данных, с которыми традиционные психометрические подходы плохо приспособлены для обработки. Недавние исследования этих трудно измеримых конструкций включают в себя , среди прочего, работу по совместному решению проблем, [5] [6] [7] [8] командную работу и принятие решений.
Вычислительная психометрия также связана с изучением социальной сложности . Такие концепции, как сложные системы и эмерджентность , были рассмотрены при изучении построения и производительности команды. В психологических и медицинских исследованиях основное внимание уделяется вычислительным моделям, основанным на результатах экспериментальных экспериментов с улучшенными технологиями. Активные области исследования включают когнитивные, эмоциональные, поведенческие, диагностические и психические проблемы. Подход к вычислительной психометрии в этом качестве часто использует новые возможности, такие как биометрические и мультимодальные датчики, виртуальная и дополненная реальность , а также аффективные и носимые вычислительные технологии.[9]
Ссылки [ править ]
- ^ фон Давье, Алина А. (2017). «Вычислительная психометрия в поддержку совместных образовательных оценок». Журнал педагогических измерений . 54 (1): 3–11. DOI : 10.1111 / jedm.12129 .
- ^ Поляк, Стивен Т .; фон Давье, Алина А .; Петершмидт, Курт (2017). «Вычислительная психометрия для измерения навыков совместного решения проблем» . Границы в психологии . 8 : 20–29. DOI : 10.3389 / fpsyg.2017.02029 . PMC 5712874 . PMID 29238314 .
- ^ Марсман, М .; Borsboom, D .; Kruis, J .; Epskamp, S .; van Bork, R .; Waldorp, LJ; ван дер Маас, HLJ; Марис, Г. (2018). "Введение в сетевую психометрию: Связь сетевых моделей с моделями теории ответа на вопросы" . Многомерное поведенческое исследование . 53 (1): 15–35. DOI : 10.1080 / 00273171.2017.1379379 . PMID 29111774 .
- ^ Грейфф, Сэмюэл; Гашевич, Драган; фон Давье, Алина А. (2017). Использование данных процесса для оценки в интеллектуальных системах обучения. Взгляд психометра, когнитивного психолога и ученого-информатика . Армейская исследовательская лаборатория. С. 171–179. hdl : 10993/32037 .
- ^ von Davier, Alina A .; Чжу, Мэнсяо; Киллонен, Патрик С. (2017). Инновационная оценка сотрудничества (1-е изд.). Издательство Springer International. ISBN 978-3-319-33261-1.
- ^ von Davier, Alina A .; Хао, Цзянган; Киллонен, Патрик (2017). «Программа междисциплинарных исследований в поддержку оценки совместного решения проблем: уроки, извлеченные из разработки прототипа совместной научной оценки». Компьютеры в поведении человека . 76 (ноябрь): 631–640. DOI : 10.1016 / j.chb.2017.04.059 .
- ^ Davier, Алина фон; Лю, Лэй; Хао, Цзянган; Юн, Су-Юн; Флор, Майкл (9 декабря 2018 г.). «Автоматизированная классификация взаимодействий при совместном решении задач в моделируемых научных задачах» . Материалы 11-го семинара по инновационному использованию НЛП для создания образовательных приложений : 31–41. doi : 10.18653 / v1 / W16-0504 - через aclanthology.coli.uni-saarland.de.
- ^ Флор, Майкл; Юн, Су-Юн; Хао, Цзянган; Лю, Лэй; фон Давье, Алина А. (июнь 2016 г.). «Автоматизированная классификация взаимодействий при совместном решении задач в моделируемых научных задачах». Материалы 11-го семинара по инновационному использованию НЛП для создания образовательных приложений . Сан-Диего, Калифорния: Ассоциация компьютерной лингвистики. W16-0504: 31–41. DOI : 10.18653 / v1 / W16-0504 .
- ^ https://www.researchgate.net/publication/280081318_Advances_in_Computational_Psychometrics
