实验指导手册第一部分 智能测验

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人工智能教育智能测评系统操作手册

人工智能教育智能测评系统操作手册

人工智能教育智能测评系统操作手册第1章系统概述与安装配置 (4)1.1 系统简介 (4)1.2 系统安装 (4)1.2.1 硬件要求 (4)1.2.2 软件要求 (4)1.2.3 安装步骤 (5)1.3 系统配置 (5)1.3.1 系统初始化配置 (5)1.3.2 系统运行配置 (5)第2章系统功能介绍 (5)2.1 测评项目管理 (5)2.1.1 创建测评项目 (5)2.1.2 修改测评项目 (6)2.1.3 删除测评项目 (6)2.1.4 查询测评项目 (6)2.2 试题库管理 (6)2.2.1 创建试题 (6)2.2.2 修改试题 (6)2.2.3 删除试题 (6)2.2.4 查询试题 (6)2.2.5 试题分类管理 (6)2.3 用户管理 (6)2.3.1 用户注册 (6)2.3.2 修改用户信息 (6)2.3.3 用户权限设置 (7)2.4 测评结果分析 (7)2.4.1 测评成绩查询 (7)2.4.2 成绩统计分析 (7)2.4.3 答题记录查看 (7)2.4.4 反馈与建议 (7)第3章测评项目管理 (7)3.1 创建测评项目 (7)3.1.1 登录系统 (7)3.1.2 进入创建页面 (7)3.1.3 填写项目信息 (7)3.1.4 添加题目 (8)3.1.5 保存测评项目 (8)3.2 修改测评项目 (8)3.2.1 进入修改页面 (8)3.2.2 修改项目信息 (8)3.2.3 保存修改 (8)3.3.1 选择删除项目 (8)3.3.2 确认删除 (8)3.4 测评项目列表 (8)3.4.1 查看列表 (8)3.4.2 列表操作 (8)第4章试题库管理 (9)4.1 试题类型与格式 (9)4.1.1 选择题 (9)4.1.2 填空题 (9)4.1.3 判断题 (9)4.1.4 简答题 (9)4.1.5 论述题 (9)4.2 创建试题 (9)4.3 修改试题 (9)4.4 删除试题 (10)第5章用户管理 (10)5.1 管理员用户 (10)5.1.1 管理员登录 (10)5.1.2 管理员权限 (10)5.2 教师用户 (10)5.2.1 教师用户注册 (10)5.2.2 教师用户登录 (10)5.2.3 教师权限 (10)5.3 学生用户 (11)5.3.1 学生用户注册 (11)5.3.2 学生用户登录 (11)5.3.3 学生权限 (11)5.4 用户权限设置 (11)5.4.1 管理员权限设置 (11)5.4.2 教师权限设置 (11)5.4.3 学生权限设置 (11)5.4.4 权限调整 (12)第6章测评流程 (12)6.1 测评开始与结束 (12)6.1.1 测评开始 (12)6.1.2 测评结束 (12)6.2 测评时间管理 (12)6.2.1 测评总时长 (12)6.2.2 单题时间限制 (12)6.3 试题呈现与作答 (12)6.3.1 试题呈现 (12)6.3.2 试题作答 (12)6.3.3 试题切换 (12)6.4.1 试卷提交 (13)6.4.2 试卷批改 (13)6.4.3 试卷查看 (13)第7章测评结果分析 (13)7.1 学绩查询 (13)7.1.1 查询入口 (13)7.1.2 查询方式 (13)7.1.3 查询结果 (13)7.2 成绩统计分析 (13)7.2.1 班级平均分 (13)7.2.2 分数段分布 (13)7.2.3 优良率统计 (13)7.3 知识点掌握情况分析 (14)7.3.1 知识点得分率 (14)7.3.2 知识点薄弱环节分析 (14)7.3.3 知识点提升建议 (14)7.4 教学建议 (14)7.4.1 针对性问题指导 (14)7.4.2 个性化教学方案 (14)7.4.3 教学资源推荐 (14)第8章系统设置与维护 (14)8.1 系统参数设置 (14)8.1.1 进入系统参数设置 (14)8.1.2 基本参数设置 (14)8.1.3 高级参数设置 (15)8.2 数据备份与恢复 (15)8.2.1 数据备份 (15)8.2.2 数据恢复 (15)8.3 系统日志管理 (15)8.3.1 查看系统日志 (15)8.3.2 日志导出 (15)8.3.3 日志删除 (15)8.4 系统升级与更新 (15)8.4.1 检查更新 (15)8.4.2 系统升级 (15)8.4.3 系统更新日志 (16)第9章常见问题解答 (16)9.1 系统操作问题 (16)9.1.1 如何登录系统? (16)9.1.2 忘记密码怎么办? (16)9.1.3 如何修改个人资料? (16)9.1.4 如何查看测评报告? (16)9.2 试题库管理问题 (16)9.2.2 如何删除试题? (16)9.2.3 如何修改试题? (16)9.2.4 如何导入试题? (16)9.3 测评流程问题 (16)9.3.1 如何创建测评任务? (16)9.3.2 如何进行测评? (17)9.3.3 如何查看测评进度? (17)9.3.4 测评结果是否可以导出? (17)9.4 系统设置与维护问题 (17)9.4.1 如何设置系统参数? (17)9.4.2 如何进行系统备份? (17)9.4.3 如何恢复系统数据? (17)9.4.4 如何更新系统? (17)第10章系统使用注意事项 (17)10.1 合理使用系统资源 (17)10.2 用户账号与密码安全 (17)10.3 防止非法操作 (18)10.4 系统运行环境要求 (18)第1章系统概述与安装配置1.1 系统简介人工智能教育智能测评系统(以下简称“本系统”)是基于人工智能技术,针对教育行业设计开发的一款智能测评软件。

人工智能实验指导书

人工智能实验指导书

⼈⼯智能实验指导书《⼈⼯智能》实验指导书计算机科学与技术系⽬录实验⼀Turbo Prolog系统认识实验(2学时) (2)实验⼆求N!及Fibonacci序列问题实验(3学时) (5)实验三梵塔问题实验(3学时) (6)实验四装错信封问题(4学时) (9)实验五⼩型专家系统设计与实现(4学时) (12)实验⼀Turbo Prolog系统认识实验(2学时)⼀、实验⽬的1、了解PROLOG解释器;2、了解PROLOG语⾔中常量、变量的表⽰⽅法;3、了解利⽤PROLOG进⾏事实库、规则库的编写⽅法;4、了解利⽤PROLOG中的谓词asserta和retract进⾏数据管理。

⼆、实验要求1、熟悉Prolog运⾏环境,包括硬件与软件环境;2、学习⽰例程序,分析其功能;3、写出Example 1、Example 11、Example 15⽰例程序的功能;4、利⽤PROLOG进⾏事实库、规则库的编写,并在此基础上进⾏简单的询问;5、练习利⽤PROLOG中的谓词asserta和retract进⾏数据管理。

三、实验设备⽹络计算机,Turbo prolog教学软件。

四、实验内容及步骤⼀)实验内容:1、熟悉Turbo prolog的运⾏环境,包括所⽤的机器的硬件与软件环境。

2、学习使⽤Turbo prolog,包括进⼊Prolog主程序、编辑源程序、修改环境⽬录、退出等基本操作。

3、学习Turbo prolog的简单程序结构,掌握分析问题、询问解释技巧。

4、了解PROLOG语⾔中常量、变量的表⽰⽅法;5、利⽤PROLOG进⾏事实库、规则库的编写,并在此基础上进⾏简单的询问;1、启动Windows操作环境。

2、打开⽬录,执⾏prolog应⽤程序,启动Turbo prolog,并按空格键(SPACE)集成开发环境。

3、选择Setup项,打开下拉菜单,选择Directories项,将⼯作⽬录进⾏修改,按Esc键退出,选择Save Configuration项,保存修改。

智能化测控系统实验指导说明书

智能化测控系统实验指导说明书

实验一:A/D转换实验一、实验目的与要求了解你所熟悉的PC机上的测量资源,利用它们制作简单的实验系统。

二、实验类型验证型。

三、实验原理及说明计算机是一个含有丰富测试资源的设备。

例如,计算机上的麦克风是一个电容传感器、计算机声卡是一个双通道的 A/D 卡 + D/A 卡。

下图是 PC 机上测试资源。

图1、PC 机上常见的测试资源将PC机上的测量资源与计算机虚拟仪器软件相结合,就可以在教师上课、学生上网的计算机上建立个人测试实验室,开出测试实验。

1、电容传声器测声(麦克风)PC机上的麦克风是一个电容传声器、它的结构如图3所示。

主要由振动膜片、刚性极板、电源和负载电阻等组成。

它的工作原理是当膜片受到声波的压力,并随着压力的大小和频率的不同而振动时,膜片极板之间的电容量就发生变化。

与此同时,极板上的电荷随之变化,从而使电路中的电流也相应变化,负载电阻上也就有相应的电压输出,从而完成了声电转换。

在计算机中一般使用的是驻极体电容传声器,其工作原理和电容传声器相同,所不同的是它采用一种聚四氟乙烯材料作为振动膜片。

由于这种材料经特殊电处理后,表面被永久地驻有极化电荷,从而取代了电容传声器的极板,故名为驻极体电容传声器。

其特点是体积小、性能优越、使用方便。

图3、电容传声器原理2.A/D、D/A变换(声卡)声卡是多媒体电脑的主要部件之一,它包含记录和播放声音所需的硬件。

声卡的种类很多,功能也不完全相同,但它们有一些共同的基本功能:能选择以单声道或双声道录音,并且能控制采样速率。

声卡上有数模转换芯片(DAC),用来把数字化的声音信号转换成模拟信号,同时还有模数转换芯片(ADC),用来把模拟声音信号转换成数字信号。

四、实验仪器五、实验内容和步骤利用DRVI软件和PC机上的测量资源进行测量实验。

A/D、D/A工作原理实验以及声音信号测量和频谱分析实验。

1. 运行DRVI主程序,点击DRVI快捷工具条上的"联机注册"图标,选择其中的“DRVI 采集仪主卡检测”或“网络在线注册”进行软件注册。

自动测试与检测技术课内实验指导书.docx

自动测试与检测技术课内实验指导书.docx

《自动测试与检测技术》课内实验六安职业技术学院信息工程系应用电子技术教研室实验一K型热电偶测温实验实验二气敏传感器实验实验三光敏电阻特性实验实验四霍尔测速实验实验五金属箔式应变片一一全桥性能实验实验六电容式传感器的位移特性实验实验一K型热电偶测温实验一、实验目的:了解K型热电偶的特性与应用二、实验仪器:智能调节仪、PT100、K型热电偶、温度源、温度传感器实验模块。

三、实验原理:热电偶传感器的工作原理热电偶是一种使用最多的温度传感器,它的原理杲妹于1821年发现的塞贝克效应,即两种不同的导体或半导体A或B组成一个回路,其两端相互连接,只要两节点处的温度不同,一端温度为T,另-端温度为To,则回路中就有电流产生,见图30-1 (a),即回路中存在电动势,该电动势被称为热电势。

图29-1 (a)两种不同导体或半导体的组合被称为热电偶。

'勺回路断开时,在断开处a, b之间便有一电动势E T,其极性和最值与回路中的热电势一致, 见图29」(b),并规宦任冷端,当电流由A流向B时,称A为正极,B为负极•实验表明"当ft® 小时,热电势Ej•与温度差(T-T0)成正比,W片场(T-T O)(1)S妨为塞贝克系数,又称为热电势率,它是热电偶的最重要的特征量,其符号和大小取决于热电极材料的相对特性。

热电偶的基本定律:(1)均质导体定律由一种均质导体组成的闭合回路,不论导体的截面积和长度如何,也不论各处的温度分布如何,都不能产生热电势。

(2)中间导体定律用两种金属导体A, B组成热电偶测显时,在测温回路小必须通过连接孑线接入仪农测屜温差电势E 仍(T, To), lAj这些导体材料和热电偶导体A, B的材料往往并不相同。

在这种引入了中间导体的情况下,回路中的温差电势是否发生变化呢?热电偶中间导体定律指出:在热电偶回路中.只要中间导体C两端温度相冋,那么接入中间导体C对热电偶回路总热电势(T, T0) 没有影响。

智能仪器实验指导书

智能仪器实验指导书

实验一智能数字示波器 S5022ME使用功能一、实验目的1.基本了解《智能仪器与仪表》课程经常使用的测量仪器、仪表并且熟悉常用仪表功能类型、特点及应用范围,掌握安全用电的基础知识。

2.结合对理论知识的理解,观察识别智能仪器外部结构,内部电路组成,电路结构中使用大量元件,器件等,增强学生对电子设备内的感性认识,培养学生的观察能力、培养学生识别电阻与正确使用模拟万用表动手操作能力。

3. 通过现场智能仪器与仪表典型电路分析,实物观察,结合课程理论部分,对照电原理图电路,讲解元件,器件基础知识,增强学生的识别能力与仪表测量能力,能够通过实际测试,掌握识别基础元器件的能力。

通过现场智能仪器典型电路分析,实物观察,结合课程理论部分,对照电原理图电路,讲解元件,器件基础知识,增强学生的识别能力与仪表测量能力,能够通过实际测试,掌握识别基础元器件的能力,掌握基础测量仪表的使用能力,掌握仪器设备安全注意事项,达到增强对电子设备理论与实际结合的感性认识的目的,同时加深对实际操作技能在电子设备维修维护中的重要作用的理解。

二、实验设备1.智能数字示波器S5022ME;(DS5000)2.数字万用表三、实验内容1. 掌握安全用电的基础知识。

智能数字示波器S5022ME;安全用电的重要性分析。

2.熟练掌握智能数字示波器S5022ME的使用方法。

3.拆卸智能数字示波器S5022ME1)观察识别智能数字示波器S5022ME的外部结构,内部电路组成。

2)观察与识别智能数字示波器S5022ME电路中,使用大量元件,器件等名称与起什么作用。

3)能够正确使用智能数字示波器S5022ME,培养学生的动手操作能力。

注意观察智能数字示波器S5022ME的内部结构、安装情况及相互关系,注意部件的位置与固定。

4)通过现场智能数字示波器S5022ME电路分析,实物观察,结合课程理论部分,对照电原理图电路,讲解元件,器件基础知识。

5)增强学生的识别能力与仪表测量能力;6)能够通过实际测试,掌握智能数字示波器S5022ME的能力。

《人工智能》实验指导书

《人工智能》实验指导书

山西财经大学信息管理学院王保忠编《人工智能实验指导书》适用专业:计算机科学与技术信息管理与系统信息科学与计算一、学时与学分总学时:48;总学分:4;实验学时:16;实验学分:1二、实验课的任务、性质与目的本实验课程是计算机专业、信息管理与系统学生的一门专业课程,通过实验软件环境提供的大量演示性、验证性和开发设计性实验,帮助学生更好地熟悉和掌握人工智能的基本原理和方法;通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力;使学生对人工智能的相关理论有更深刻的认识。

三、基本原理本实验涉及人工智能的经典理论和方法,以及计算智能的部分分支和实现方法,主要包括以下内容:1. 产生式系统实验2. 搜索策略实验3. 神经网络实验4. 自动规划实验四、实验方式与基本要求本实验目的是使学生进一步加深对人工智能的基本原理和方法的认识,通过实践了解人工智能的实现手段。

实验方式:1. 实验共16学时;2. 由指导教师讲解实验的基本要求,提示算法的基本思想;3. 实验一人一组,独立完成实验的演示、验证和开发设计;4. 学生在完成预习报告后才能进入实验室进行实验。

五、实验项目的设置与内容提要《人工智能实验指导书》实验名称实验目的内容简介1 产生式系统实验熟悉和掌握产生式系统的运行机制,掌握基于规则推理的基本方法主要包括产生式系统的正、反向推理、基于逻辑的搜索等10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。

2 搜索策略实验熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程,并利用A*算法求解N数码难题,理解求解流程和搜索顺序。

主要包括盲目式、启发式搜索类的10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。

3 神经网络实验理解反向传播网络的结构和原理,掌握反向传播算法对神经元的训练过程,了解反向传播公式。

通过构建BP网络实例,熟悉前馈网络的原理及结构。

主要包括以BP网为代表的ANN的验证性实验及设计性实验。

并包括用BP网解决一些非线性问题的典型设计实验(如异或问题、布尔代数及非线性函数模拟等)4 自动规划实验理解自动规划的基本原理,掌握为活动实体(人、组织、机器)设计合理的行为、按时间顺序的活动序列等基本技术。

人工智能技术实验指导书

人工智能技术实验指导书

人工智能技术实验指导书实验背景本实验指导书旨在帮助学生深入了解人工智能技术的基础原理及应用方法。

通过本实验,学生将能掌握人工智能技术的基本概念、算法和编程技能,为未来在人工智能领域的研究和研究打下坚实基础。

实验目的本实验旨在培养学生的人工智能算法设计和编程能力,提高学生对人工智能技术的理解和应用能力。

实验内容实验一:人工智能算法基础- 研究人工智能算法的基本概念和分类;- 掌握常见的人工智能算法原理和实现方法;- 利用Python编程语言实现简单的人工智能算法。

实验二:机器研究算法实践- 掌握机器研究算法的基本原理和应用方法;- 研究使用机器研究库进行数据预处理和算法训练;- 利用已有数据集,实现一个简单的机器研究算法模型。

实验三:深度研究算法应用- 理解深度研究算法的基本原理和结构;- 研究使用深度研究框架进行神经网络模型的设计和训练;- 实现一个简单的深度研究算法应用案例。

实验要求- 学生应具备基本的编程能力,熟悉Python编程语言;- 学生应具备基本的数学和统计知识,对概率和线性代数有一定了解;- 学生应具备良好的逻辑思维能力和问题解决能力。

实验评估- 实验报告:学生需按要求书写并提交实验报告,内容包括实验目的、方法、实验结果和分析等;- 实验成绩:根据实验报告和实验结果,对学生的实验成果进行综合评估。

实验资源- 教材:提供相关的教材和参考书籍,供学生参考和研究;- 软件工具:提供相应的编程环境和开发工具,供学生进行实验操作和编程实现。

实验安排- 实验时间:本实验预计需要3周的时间完成;- 实验地点:学生可以自行选择合适的实验地点进行实验。

注意事项- 学生在进行实验时,应遵守实验室规定和安全操作流程;- 学生在编写实验报告时,应保证报告内容真实可信。

参考资料- 《人工智能导论》- 《机器研究实战》- 《深度学习》。

人工智能实验指导书

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贵州大学计算机科学与技术学院计算机科学与技术科系本科生《人工智能》实验指导书/实验教学大纲王以松2012年目录实验一人工智能冲浪 (3)实验二SAT求解描述性问题 (4)实验三Prolog基本编程环境 (6)实验四ASP描述性问题求解 (10)参考资料: (12)实验一人工智能冲浪1、实验目的了解人工智能的定义/讨论,研究内容,研究进展以及相关的重要人物和有影响的事件。

2、实验原理通过网络搜索引擎,例如google,baidu,yahoo等,以关键词在网络上搜索相关内容。

3、实验内容搜索如下内容:1)人工智能的定义与讨论,特别是wiki百科在这方面的讨论.2)人工智能研究方向/领域,以及本领域中有重大影响力的论文1-2篇,例如在citeseer上的被引用次数最多.3)Turing奖获得者中,人工智能领域的专家,例如McCarthy, Pearl, Newell, Simon, Feigenbaum等,他们的获奖理由/在人工智能方面的突出贡献.4)IBM Deep Blue, Watson;Checker;Big Dog(Boston Dynamics)4、实验描述及要求选择其中一个实验内容,整理形成一个AI的主题介绍。

5、实验步骤无要求.6、参考程序无.实验二SAT求解描述性问题1、实验目的通过学习并使用一个SAT求解器,例如MiniSat,了解Satisfiability描述性问题求解方法。

了解SAT求解器的研发现状。

2、实验原理把给定的问题表达成逻辑公式CNF形式,使得其模型对应问题的解。

经过翻译后,输入给SAT求解器,并将其输出结果解释后输出,从而读出问题的一个解。

3、实验内容1)选用一个SAT求解器,例如MiniSat等。

2)搜索公开的SAT的benchmark/测试用例,就图着色等问题生成CNF公式,或随机生成CNF公式。

3)调用SAT求解器,例如MiniSat,计算其模型。

4)输出对应问题的解。

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实验指导手册第一部分智能测验一、智力测验所依据的各种理论对智力的看法是编制智力测验的理论前提。

在19世纪后半叶,智力一词最早是由哲学家斯宾塞(H.Sencer)和生物学家高尔顿将古代拉丁词intelligence 引入英文的,其意义是代表一种天生的特点及倾向性。

此后,智力一词随着心理测验的发展而逐渐普及。

智力的实质究竟是什么?这是多个世纪以来智力研究者们关注的焦点。

智力测验已有近百年的历史,但对这一问题至今仍然是众说纷纭,莫衷一是。

其中,基于心理测量学、认知科学和生物学的三类研究是最富有影响力和竞争力的。

(一)智力的心理测量学理论1.智力的二因素论英国心理学家斯皮尔曼(C.Spearman,1904)首先发现一系列心理能力测验之间存在普遍的正相关,并首先利用因素分析方法,将这些相关归因于一种一般因素或共同因素的作用。

他命名为这种因素为G因素。

后来,由于测验间并非完全相关,斯皮尔曼又提出还存在特殊因素(S因素),并由此构成他的智力二因素论。

2. 智力多因素论由于统计学中因素分析方法的发展,美国心理学家塞斯顿(L.Thurstone, 1938)利用多重因素分析方法首先提出:智力的核心不是单一的G因素,而是许多主要的、基本的、彼此相关的能力因素群。

一战以后,吉尔福特(T.Guilford)以20年时间孕育了一个新的智力结构模型,通常被认为是塞斯顿的扩展。

他将智力分成三个维度,分别为内容、操作和结果维度,分别包括5、5、6个因素,吉尔福特认为这三个维度的变化组合可以产生150种心理能力。

3.智力层次理论美国心理学家弗农(P.A.Vernon,1971)提出了智力的三层次模型,认为G 因素处于智力结构最高层,贯穿于其它所有智力因素之中;第二层是言语能力和操作能力因素,分别控制着第三层的主要心理能力,如数学、语文、空间知觉等。

(二)智力的生物学理论随着神经生理学和生理心理学的发展和成熟,智力的生物学研究在智力领域始终占据一席之地。

高尔顿、桑代克、爱森克、詹森(A.R.Jenson)等人皆从生物学观点出发,认为:智力在人类脑的结构、生物化学、生理学、遗传学等先天因素的影响下形成和发展,它使人类区分于其他生物,同时也使人类个体差异得到反映。

其中詹森的智力振荡理论在其中最具代表性。

(三)智力的认知心理学理论60年代,认知科学兴起。

此后,由于它的影响力和渗透力,越来越多的心理学家开始在信息加工的理论框架下,试图探讨人类智力的内部信息加工机制与过程。

在这一领域中具有代表性的研究成果,当属美国心理学家斯坦伯格(R.J.Sternberg,1985)提出的智力认知成分理论。

这一理论认为,智力结构由“成分”组成。

所谓成分,就是对物体或符号的内部表征进行操作的基本信息加工过程。

据成分的概括水平或功能可对其进行不同的分类。

据成分概括水平分类,可分为一般成分、类成分和特殊成分。

据成分的功能分类,可分成操作成分、元成分和知识获得成分。

二、关于智力评估的实践探索受达尔文进化论思想的影响,英国心理学家高尔顿将智力归诸于遗传的素质,成为智力的个别差异研究和科学测量智力的主要创始人。

1884年,高尔顿开始运用实验手段测量智力,结果以反应时表示,并且首先发现反应时与教师评定的智力等级间的正相关。

在智力的早期研究中,卡特尔、桑代克等人皆沿袭了高尔顿的实验室方式,认为反应时与其它简单的感知觉辨别测验相结合可以评估智力的个体差异。

1904年,斯皮尔曼提出了智力G因素的存在。

这一理论观点不仅对以后关于智力实质的理论研究产生了巨大的影响,而且也成为智力测验产生的理论基础。

1905年,法国心理学家比内和医生西蒙(T.Simon)在智力G因素论的影响下,合作制成世界上第一个智力量表,以测验的总分或平均分作为个体智力G因素水平的评估指标,并以此标定智力的个体差异。

从此,比内一西蒙智力量表便作为智力测验的传统模式而存在。

在随后的50—60年时间里,行为主义学派在心理学中占据着主导地位,心理学家们的研究兴趣更多集中于行为的结果而非其内部过程。

因而,这段时期内的智力评估,几乎皆以智力的心理测量学理论为基础,并遵循着比内一西蒙量表的传统——只是测验内容的细节不同,并且评估指标几经改进之后,离差智商成为最广泛使用的指标。

智力测验一经产生,便被迅速地应用于人类社会的各个方面,并且,作为一种度量工具,它们在对个体的分类和预测上显示了非凡的使用价值。

然而,智力测验同时也遭到来自各方面的批判。

其中,最激烈的批判之一是认为智力测验过分注重于个体的知识结构,而知识是教育的结果,教育又极具特定社会和文化背景的影响,因此,测验的应用受到歪曲或限制。

批判者们提倡文化公平测验,这种思想集中体现在智力的生物学研究之中。

关于智力的稳定的遗传力的研究,智力与大量生物学指标之间的相关研究,以及智力与反应时之间的相关研究为詹森的理论假设提供了实验证据,并表明了速度对于智力G因素的重要性,因此,詹森认为可以设想从更为简单的信息加工现象入手,以一系列不受社会和文化背景影响的纯粹的反应时测验来取代传统的智力测验,并以个体在测验中的反应时指标来标定其智力G因素水平。

由于传统的智力测验和詹森所倡议的反应时测验均注重于个体在测验中的行为结果,并以一个总的指标来评估智力的个体差异,而未在更为精细、严密的水平上对个体心理活动过程的内部加工机制进行分析,因此,60年代以后的认知心理学家们对此提出异议,并开始寻找新的智力评估方法。

在认知心理学中的减法反应时法的启发下,斯坦伯格提出了智力的认知成份分析法。

这种方法从复杂认知作业的操作入手,并在理论上假设任何一个复杂的问题解决都由一系列基本的认知操作成分(如编码、推断、应用等)构成,然后通过精心设计的反应时实验,分解出不同智力水平的个体解决同一复杂问题所采用的各种认知加工成分,并记录每一个体在每一加工成分上的反应时参数,最后比较个体和总体的各成分参数,就可以评估个体在每一加工成分上的水平高低,从而能够相当精确地诊断出个体认知过程中真正的、内在的薄弱点,并因此而能对症下药,及时有效地给以补救和引导。

然而,以反应时表示的信息加工速度虽然可以有效地反映个体操作成分上的差异,但棘手的是:人们可以主动地有意识地控制加工速度,进行合理的资源分配,平衡速度和准确性的矛盾。

这正是斯坦伯格所说的智力元成分的功能。

显然,信息加工速度并非元成分的主要特征,因而以反应时作为元成分的评估指标是无效的或至少是不足够的。

那么应该如何评估元成分?这个问题目前仍在研究和探索之中。

事实上,以詹森为代表的生物学智力论者和以斯坦伯格为代表的认知心理学智力论者虽然从不同的角度指出了传统智力测验的不足,并在各自的理论基础上对智力评估提出了新思路、新方法,但是这些新思路和新方法往往还只停留在设想或实验研究的水平之上,而未能制订出现成的、切实可信的智力测量工具,因而便无法被应用于实际之中以满足社会的需要。

到目前为止,在社会各界用以评估智力个体差异的测量工具中,影响最大、普及面最广、权威性最强的仍是传统的智力测验。

三、传统智力测验的若干问题(一)传统智力测验的结构效度由于传统的智力测验是在智力G因素论的基础上编制,因此,若测验具有较好的结构效度,那么我们便认为它基本测出了个体在智力G因素上的水平高低。

然而,如果我们作进一步的讨论:“智力因素真正存在吗?”“智力G因素的实质究竟是什么?”“智力G因素上的个体差异意味着智力全部的个体差异吗?”那么便会遗憾地发现对于这些问题的讨论始于很多年以前而至今仍无定论。

若想解决这些问题,唯一有效的途径就是统一对于智力实质的看法;这就意味着我们前面所述的各种不同的智力研究方向将向一个共同点汇合。

分析智力理论的研究趋势,各种智力理论研究方向之间的结合是可能的并且势在必行。

早在1957年,美国心理学家克伦巴赫(L.J.Cronbach)就提出:科学心理学应当将相关研究和实验研究有机地协调起来。

以心理测量学为代表的相关研究能够揭示智力任务上各种不同智力因素间的关系,但它却不能解释各种智力因素及其相互关系的内在加工实质。

以认知心理学为代表的实验研究能够以相对确定的方式揭示认知活动的内在机制,但单从实验本身却难以说明加工系统的各种成分对于完成智力任务是否是—般有效的。

因而,完整、充分地认识人的智力需要两种研究相结合。

而智力的生物学研究,从辩证法的角度来看,它所强调的智力的遗传素质应该作为智力研究的生理基础而存在。

智力研究者们期望通过共同的努力而最终达到对于智力实质的共识。

那么,关于智力实质的一个综合的统一的理论究竟能不能产生?若能,则什么时候可以产生?这些目前来说均是未知数。

因而,关于智力测验的结构效度,目前我们只能做狭义的解释,即以不同智力理论模型为基础的智力测验,其结构效度应具备不同的含义,并且我们最终对测验结果的解释亦相应不同。

因此,在选择和使用智力测验时,这是一个必须慎重考虑的问题。

(二)传统智力测验的功能测验的基本功能是测量个体差异,因而传统智力测验的功能便是对智力的个体差异的测量。

大量的测量结果表明:在一般人群中智力高者或低者均占少数,智力中等或接近中等者约占全部人口的80%,基本上呈常态分布。

由于智力测验所依据的理论上的特性,以及智力分布的常态性,智力测验在实际中常常行使将人群分类的功能。

韦克斯勒(D.Weehsler)曾按智商的高低,把智力分成7类,极优秀(130以上)、优秀(120-129)、中上(110-119)、中材(90-109)、中下(80-89)、低能边缘(70-79)、智力缺陷(70以下)。

此外,由于传统智力测验结果与学习成绩、教师评定等外在效标间的高的正相关的存在,智力测验在实际中又常被作为预测源测验行使预测的功能。

社会对智力测验的需求不仅仅是将人群分类并预测个体未来可能的成功程度,还要求测验能进一步对个体进行诊断和采取相应且及时的补救措施。

而智力的心理测量学概念强调G因素的存在,只从宏观上描述个体的外在行为结果,却忽视了对个体心理活动过程进行精细的分析及对内部加工机制的探讨。

因此,以此为依据的传统智力测验可以对人群进行分类和预测,却无法对个体真正的内在的薄弱点作出精确诊断,从而不能满足社会更为精细的需求。

(三)传统智力测验的公平性利用测验评估智力差异时,首要前提是必须客观公正。

传统智力测验对任何人都是公正的么?这是一个长期以来颇有争议的问题。

对此持否定态度者主要从以下几个方面提出质疑:1.性别差异对于智力的性别差异的研究,已有多年的历史。

研究者们通常会发现男女两性在智力上的差别在统计上并不显著,因此,就整体而言,智力很可能并不存在性别差异。

然而,具体到对智力的不同能力因素上的研究,则结果一般表明存在性别差异:男性在数学推理、视觉——空间能力、躯体运动速度和协调方面优于女性;而女性在言语流畅性、言语理解和记忆等方面则优于男性。

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