【摘 要】
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本研究基于Tatsuoka的规则空间方法，对理想反应模式与异常反应指标进行了扩展，推导了多级评分项目下规则空间方法的算法公式。在4种属性层级结构（发散型、收敛型、线型与无结构
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本研究基于Tatsuoka的规则空间方法，对理想反应模式与异常反应指标进行了扩展，推导了多级评分项目下规则空间方法的算法公式。在4种属性层级结构（发散型、收敛型、线型与无结构型）x4种“失误”作答概率（2％、5％、10％与15％）测验情境下，以属性模式判准率、被试属性判准率、敏感性与特异性为指标，检验了多级评分项目下规则空间方法的分类准确性。结果表明：（1）基于多级评分项目构建的异常反应指标，能有效地对被试进行分类与解释，且0—1评分项目下异常反应指标及其性质都是多级评分下的特例；（2）随着“失误”作答概
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