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1.
In this digital ITEMS module, Dr. Jeffrey Harring and Ms. Tessa Johnson introduce the linear mixed effects (LME) model as a flexible general framework for simultaneously modeling continuous repeated measures data with a scientifically defensible function that adequately summarizes both individual change as well as the average response. The module begins with a nontechnical overview of longitudinal data analyses drawing distinctions with cross-sectional analyses in terms of research questions to be addressed. Nuances of longitudinal designs, timing of measurements, and the real possibility of missing data are then discussed. The three interconnected components of the LME model—(1) a model for individual and mean response profiles, (2) a model to characterize the covariation among the time-specific residuals, and (3) a set of models that summarize the extent that individual coefficients vary—are discussed in the context of the set of activities comprising an analysis. Finally, they demonstrate how to estimate the linear mixed effects model within an open-source environment (R). The digital module contains sample R code, diagnostic quiz questions, hands-on activities in R, curated resources, and a glossary.  相似文献   
2.
In this ITEMS module, we introduce the generalized deterministic inputs, noisy “and” gate (G‐DINA) model, which is a general framework for specifying, estimating, and evaluating a wide variety of cognitive diagnosis models. The module contains a nontechnical introduction to diagnostic measurement, an introductory overview of the G‐DINA model, as well as common special cases, and a review of model‐data fit evaluation practices within this framework. We use the flexible GDINA R package, which is available for free within the R environment and provides a user‐friendly graphical interface in addition to the code‐driven layer. The digital module also contains videos of worked examples, solutions to data activity questions, curated resources, a glossary, and quizzes with diagnostic feedback.  相似文献   
3.
文献检索课网络化考核初探   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对文献检索课考核方法的分析 ,提出网络化考核的模式 ,对所研制开发的“科技文献检索课考试管理系统”的技术实现及系统功能进行介绍  相似文献   
4.
网络环境下的主题标引工作   总被引:3,自引:0,他引:3  
探讨了网络环境下编目人员应如何充分利用计算机编目的特点及网络优势来做好主题标引工作,满足读检索的需要,具体做法是:转变编目思想,降低检索难度,提高标引深度,主题标引要一致。  相似文献   
5.
股票投资的方法很多,建立物理模型进行投资是一种简明有效的方法,使用金字塔模型和平衡理论对股票进行操作,能把握最佳投资机会。  相似文献   
6.
浅谈网络环境下的信息检索效率   总被引:5,自引:0,他引:5  
网络环境下,信息检索效率主要是指检全率和检准率,它们之间存在互逆、互顺等关系。许多因素影响着检索效率,文章提出了提高检索效率的各种策略,并且展望了其发展趋势。  相似文献   
7.
<体育与健康课程标准>实施进程研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
经过反复的调查和对文献资料的分析,初步提出:体育与健康课程模式的多元化,是新“课标”由目标理念向操作化进程的有效途径。课程模式多元化,要以单元为基础,构建模块组合;以新“课标”为母体,构建子项模式;以新“课标”为依据,完善结构体系;以模式为中介,超越课程模式。  相似文献   
8.
In Korean information retrieval, compound nouns play an important role in improving precision in search experiments. There are two major approaches to compound noun indexing in Korean: statistical and linguistic. Each method, however, has its own shortcomings, such as limitations when indexing diverse types of compound nouns, over-generation of compound nouns, and data sparseness in training. In this paper, we propose a corpus-based learning method, which can index diverse types of compound nouns using rules automatically extracted from a large corpus. The automatic learning method is more portable and requires less human effort, although it exhibits a performance level similar to the manual-linguistic approach. We also present a new filtering method to solve the problems of compound noun over-generation and data sparseness.  相似文献   
9.
跨语言综合搜索引擎设计   总被引:14,自引:1,他引:13  
分析了当前网络上信息分布的特点, 对目前相关的技术进行评价。在此基础上, 设计了一个解决网络搜索过程中语言障碍的系统——跨语言综合搜索引擎。  相似文献   
10.
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