简介:实用汉语水平认定考试(简称C.TEST)是用来测试母语非汉语的外籍人士在国际环境下社会生活以及日常工作中实际运用汉语能力的考试。由于C.TEST的考试题目公开,题库数量较小,所以通过一般标准化考试采用的在部分目标被试中实施预测(fieldtest)的方法来获取考试题目的难度参数存在困难。然而,人工神经网络技术作为现代人工智能研究的成果,在预测(prediction)领域发挥了很大作用。本文选取C.TEST(A—D级)的阅读理解题目作为研究材料,运用人工神经网络技术对其难度进行预测,得到了网络预测难度值与实际考试难度值显著相关的研究结果。这一结果表明,利用人工神经网络模型对语言测验的题目难度等参数进行预测是可行的。
简介:本文以SSCI之JournalofComputer-MediatedCommunication1995年至2011年的全部文章为分析对象,以研究主题、方法和理论为分析框架,以内容分析、定性、定量等方法为分析手段,力图在此基础上探讨国际网络传播研究的发展趋势。分析发现:网络被传播领域认定为新媒体,但网络绝不仅仅是一种媒体,所以不能只用传播理论对其进行研究;在时间之轴上,每个研究主题的意旨都在不断流变;网络传播的研究方法正在多元化、综合化的演进中打破关于研究方法的传统归类体例;建构网络传播的理论,是一个漫长的过程,在此过程中,互动、涌现和非线性乃是建构网络传播理论大厦的重要支撑。