中學生心理素質測評技術與方法應用研究

王振銘

摘要：隨著智能信息技術作為中學生心理素質測評的主要系統實現手段，中學生心理素質測評的發展引入了創新思維，同時也提供了科學的測評技術與方法，隨著我國中小學生心理素質教育提高到重要的地位，其測評方法、測評內容也賦予新的技術要求。本文從我國中學生心理素質測評內容的界定和技術應用出發，針對中學生的心理素質測評技術應用建立學生心理素質測評模型，并對測評技術進行深刻解析，形成中學生心理素質測評技術應用范式，對我國中學生心理素質測評提供了良好的借鑒。

關鍵詞：心理素質；測評技術；智能評測模型

中學生心理素質測評經過長期的應用發展，取得了一定的研究應用成果，但是傳統測評技術方法較難獲得準確而詳盡的數據，不能建立測評研究的大數據中心，影響了心理素質測評的常模集群的建設，對全國中學生心理素質測評的輸出和分析研究提供了較為片面的結論，影響了測評的信度和效度期望值的獲得。[1]而智能信息技術和現代測評技術和方法的應用可以大大提高學生心理素質測評數據的集成，形成強大的測評大數據中，為測評提供數據支撐，使測評從間斷流程轉換為連續流程。

一、中學生心理素質測評理論

（一）人工智能測評理論

在中學生心理素質測評實施過程中，人工智能測評理論的應用起到了重要的作用。人工智能測評理論充分利用信息論、控制論、智能信息技術和仿生學等新興學科理論，將學生心理素質測評技術及其應用推廣到前沿科學研究領域。人工智能通過對中學生心理過程的計算機智能模擬判斷來認識學生心理素質，通過對學生心理素質測評數據的智能分析和決策判斷，使學生心理素質測評的假設由刺激到反應轉化為產生式。人工智能在學生心理素質測評中的應用，拓寬了學生測評的視界，提高了人工智能技術在學生心理素質測評效率，對測評的信度和效度提供了科學的基礎保障。[2]

（二）非智力理論

中學生心理素質測評的發展趨勢是越來越注重對非智力因素的測量，由于實踐智力概念的提出，非智力理論為中學生心理素質測評應用提供了理論支持。一般的測評方法能夠再簡單的文字、圖片上假設情景，局限于合成智力及經驗智力的測評，而學生心理素質測評的非智力因素提高了測評模型設計中，使得智能信息技術的心理心理素質測評具備更廣的維度和測評要素，增加了測評的區分度和難度控制，使學生心理素質測評更富層次性和針對性。

（三）人機互動理論

中學生心理素質測評利用人機互動理論充分體現了測評過程的現場感和情境性，夠使得測評主體和客體能夠交流學習，根據測評客體的反應不斷學習和選擇不同的模擬情景，有針對性地實施測試項目。其中智能仿真、實時主動動態交互、圖像聲音交融能夠使得學生心理素質測評成為測評效能的制高點。人際互動給予測評客體高效的測評效果；測評能夠實現自助，實時監控，消除測評客體的精神負擔，提高測評質量，為學生心理素質測評的提供了信度與效度的保障機制。

二、中學生心理素質測評界定

根據教育部中小學生綜合素質發展建設綱要精神，針對中小學生心理素質測評與引導成為目前廣大的中小學校必須面對的重要課題，根據我國目前中學生心理素質與學習發展能力總體評價體系界定，目前我國中學生心理素質測評主要包括學生心理素質測評和學生人格特質測評兩個測評板塊。

（一）中學生心理素質測評量表

中學生心理素質測評是針對中學生的心理健康等方面的專項測評，通過測評提供的測評分析報告與建議，可以幫助學生調整自己的心態情緒、緩解學習壓力和克服焦慮心態等。學生參測后可獲得各參測科目的測評分析報告，家長和學校老師可以根據測評分析報告及時調整與修正孩子的教育培養策略，根據測評分析數據對學生的心理健康狀況進行及時的調整，有針對性地對學生進行心理輔導。

學生內在精神量表、學生逆反心理測量、學生懼怕否定評價量表、精神壓力自測量表專項測評、學生行為反思量表、學生獨立性測量、強迫狀態測量、抑郁程度測量專項測評、意識內化測量、學生情感支持量表、心理健康自測專項測評、焦慮特質測量專項測評、學生主動交往測量、學生冒險挑戰性測量、心理適應性測量專項測評、情緒社交孤獨量表專項測評、疑心程度量表、學生正性情緒測量、心理承受與調節能力專項測評、自卑感量表、學生負性情緒測量、艾森克情緒穩定性測量專項測評、好奇性測量和學生情緒穩定力測量等24個測評量表。

（二）中學生人格特質測評量表

中學生人格特質測評是針高中學生人格發展等方面的專項測評，通過測評可以幫助學生了解自己在人格特征、個人性格、行為處事風格、自主性、自信心和想象力等方面的真實情況。學生參測后可獲取自己測評分析報告，家長和學校老師可以通過測評分析報告更加深入地把握孩子的人格特征發展狀況，及時幫助學生進行人格特質方面的調整與完善。該測評可以為學校管理部門提供科學的量化測評數據，進一步加強對學生的人格教育，規范行為，養成良好的行為習慣，塑造學生健全的人格。

高中學生人格特質系列專項測評具體包括：學生自我經驗和諧性量表、學生精力充沛度測量、價值觀專項測評、個人性格傾向測試專項測評、學生自我靈活性量表、親和力測量、人格成熟度專項測評、人格障礙測量專項測評、學生自我刻板性量表、想象力測量、行為風格專項測評、行為特征專項測評、學生自主性量表、包容力測量、AQ逆商專項測評、控制力測量專項測評、學生自信心量表、影響力測量、智商測量、人際信任量表專項測評、學生自我表露測量、人格特質專項測評、EQ情商專項測評和自我評價量表專項測評等24個測評量表。

三、中學生心理素質評價方法

中學生心理素質評價法是對學生測評過程的個性考量，該方法涉及學生的影響力、主動性、自信心、逆商、智商、心理、人格、主動性、創造性和心理狀況等測評要素維度。利用素質評價法對學生心理素質測評要素進行測評績效評估，需要用測評績效評價量表進行評估。素質評價法對于各種不同心理素質學生都具有普遍適用性，在界定與測評有關的要素時，能夠在評價工具中對這些要素做出智能測評模型定義，使之成為具有同等信度和效度的測評質量評估方法。素質評價方法采用多層次多級點進行測評質量評估，通過對所評價的項目進行分析，找出反映、績效優劣的關鍵特征，再以評定量表的方式形成測評質量評估表、評價量表法和維度因素分解表。

素質評價法在測評質量評估與學生素質發展之間存在一定的差異性，這些測評質量衡量方法常常只有模糊的績效標準，因而可能會對不同測評質量評估做出不同的解釋。所以，利用該方法對于不同的測評活動常常會得出差異性較大的評價等級和評估成績，有時測評質量評估結果的效度和信度不夠理想，在實施測評時需要多加關注。

四、中學生心理素質測評系統技術

（一）中學生心理素質測評輸出模型

中學生心理素質測評系統技術不要具備專家智能測評模型和系統共協技術的支持，首先，要突出中學生心理素質個性化的測評模型設計，確保測評數據針對性強，測評信度效度高，測評區分度與常模配置合理；其次，中學生心理素質測評系統技術需要采用的系統動力學模型和相關層次指數模型方法，對每個參測學生在測評時進行效度信度的在線協同甄別和效用隨機判斷，得出各個測評維度和要素的效度信度分析指數，進一步對參加測評的學生進行心理狀況的評判和輔導。[3]第三，需要建立測評要素矩陣模型，對測評樣本的廣度和深度進行區分度和難度適度值的評判，形成各測評要素群的得分區間函數和學生心理素質測評趨勢函數特征布局，為參加測評學生的心理素質現狀和發展形成系統化綜合評判結論。[4]中學生心理素質測評矩陣綜合指數輸出模型如下圖所示：

中學生心理素質測評矩陣綜合指數輸出模型圖

綜上所述，利用上述測評模型機制，形成中學生心理素質測評灰度平面指數模型，從中學生心理素發展指數、中學生人格行為特征指數和中學生情緒穩定性指數，構建學生心理素質的灰度逆境空間。

（二）心理素質在線測評技術

中學生心理素質測評模式采取在線動態測評模式，操作便捷、高效，智能化、自動化程度高，定量化評判輸出和評價語言輸出個性化和智能化，達到對參加測評學生的心理素質科學客觀的定量化評價。系統包含了心理素質數據庫管理、人機測評過程控制、測評仿真共協反應模型，測評輸出智能分析模型等四個方面，分別由數據庫支持，權限認證管理、試題與試卷資源建設與試題試卷庫維護的系統技術支持。

中學生心理素質測評系統工作流程為題庫建設、施策及閱卷和統計分析三個階段；支持系統的數據庫分為：情境參數庫、系統共協反應元素狀態組合庫、標準化題庫、試卷庫、答卷庫、評語庫和統計信息庫。系統的功能模塊分別為：指標體系的建立、試題管理、組卷、施測、閱卷、計算機仿真素質系統共協反應、統計分析、輸出測評報告。

五、結論

智能信息技術的發展為中學生心理素質測評注入了系統動力機制，中學生心理素質測評利用專家智能模型為測評提供了測評質量技術保障，從系統的設計過程、模型構建、程序設計、數據處理、測評分析和測評報告輸出等過程建立了全程系統共協響應機制，為我國中學生心理素質測評的常模建設和信度、效度指數庫提供了全面的大數據支撐，取得了突出的測評效率。[5]中學生心理素質測評方法為中學生綜合素質測評應用信息技術提供了高度的成果借鑒，為我國中學生核心素養測評機制提供了充分的數據基礎和模型基礎，能夠為廣大的中學生心理素質的培養和發展做出更加突出的貢獻。

參考文獻：

[1]彭蘇勉，翟懷遠.大學生綜合素質與能力測評體系研究及系統實現.中國經濟出版社，2012.

[2]Italo Vantini.Luigi Benini.Models of learning.training and progress evaluation of medical students[J].Clinica ChimicaActa.2008.1（393）：1316.

[3]張富程，謝爽，吳應剛.大學生綜合素質量化評優模型的構建[J].成都理工大學學報（社會科學版），2007.（12）：8791.

[4]蔣娜，趙甫.模糊綜合評判在大學生綜合素質測評中的應用[J].科技信息（學術版），2008.（2）：112113.

[5]徐愛萍.智力資本的三維協同機理與績效評價研究[D].武漢：武漢理工大學，2009.65.