美軍心理測驗的未來

美軍心理測驗的未來

——「美軍士兵選拔與分類測驗體系」專題系列之三

導 讀

美國士兵選拔與分類測驗從1917年發展至今將近百年，現已成為世界公認的最為完備的測驗體系。每一次大規模戰爭都為美國軍事人員選拔與分類帶來變化，美軍總結戰場經驗，及時更新測驗體系，修訂選拔標準，完善士兵入伍選拔制度。現代科技改變了以往軍事測驗的傳統模式，信息化、智能化、融合化的科技發展趨勢將引領軍事測驗新變革。

美軍心理測驗的未來

■ 吳 溦

軍事發展需要、學科理論創新和科學技術進步共同推動美軍測驗體系的建設與完善。從第一次世界大戰到越戰結束，美國軍事人員選拔與分類測驗經歷了適用對象由個體邁向團體，測驗目的由篩選擴至分類，關注重點由一般能力轉向特殊能力，組織安排由獨立轉向聯合等變化。上世紀80年代，心理測量學科發展進一步推動美軍完善測驗體系，測驗效度提升，人格、興趣等非認知測驗受到重視。當前，信息化、智能化、融合化的科技發展趨勢將引領軍事測驗新變革，新興科技與心理學融合將改變美軍傳統心理測驗的研究思路與方法。

信息化

隨著科技的進步，以計算機測驗為代表的新型測驗模式日益走俏紙筆測驗這一最為傳統的測驗方式也逐漸發生轉變。最初的ASVAB採用紙筆測驗的形式，這種方法是當時條件下的最佳選擇。然而，它的缺陷在於：一是時間成本高，施測的時間超過3個小時；二是施測程序繁雜，需要印刷和分發大量試卷和答題紙；三是人力消耗大，測試準備、實施、統計過程中需要大量人員參與；四是測量效率低，所有人無論能力水平都使用相同的測驗問題，高水平被試不得不回答很多簡單的問題，反之，低水平被試也不得不回答很多困難的問題，這兩種情況下做出的回答都是無用的。

計算機自適應測驗（Computerized Adaptive Testing，CAT）是解決上述問題的有效途徑。CAT的具體呈現方式是：每道題目答對后都會出現一道更難的題目，答錯后則會出現一道較容易的題目。衡量個體水平的不是簡單依據答對的項目數，而是根據所答題目的項目難度綜合難度判斷個人能力水平。CAT能夠達到常規測驗同樣的信度和效度，但使用的測試項目少，測試時間也相應縮短，測試的效率和精度大為提升。CAT尤其適用於下列三種情況，一是不可能在任何一個時間和地點進行的大型團體測驗，二是測試對象能力範圍水平大，三是測試安全性要求高，申請人無法輕易掌握所有題庫信息，這三種情形與軍隊的要求不謀而合，由此頗受美國軍方的青睞。

美軍關於CAT的探索幾經波折。1979年，海軍部被任命開發一款計算機自適應版的ASVAB，項目計劃三年。海軍在實際操作中發現，ASVAB的規模和範圍對傳輸系統的要求和技術方面的挑戰遠超當時的技術條件，現有的各類微型計算機無法達到要求。隨著計算機技術的不斷發展，1985年，海軍將此重提議程，要求海軍個人研究與發展中心（Navy Personnel Researchand Development Center，NPRDC）加大開發投入。然而，1987年，CAT-ASVAB成本效益比的數據報告顯示，新的測驗項目在節約人事預算成本方面收效甚微。美國國防部並未就此放棄，1988年，國防部啟動增強版計算機實施測驗（Enhanced ComputerizedAdministered Test，ECAT）效度研究，研究整體歷時四年，對各軍種的大量測驗的CAT版本進行了測試，該研究獲得成功。1993年，ASVAB計算機適應性測驗版本（CAT-ASVAB）開始試運行。1995年，運行結果獲得美軍認可。20世紀九十年代後期，CAT-ASVAB正式投入使用。目前，CAT已成為軍事測驗中必不可少的常規形式。

智能化

科技發展日趨智能化，智能設備在軍事領域嶄露頭角，美軍已開始列裝Q-Warrior頭盔顯示系統、AWIS陸軍全球軍事指揮控制系統、「耳朵」單兵槍聲定位系統、ULTRA-VI設備等多種可穿戴智能設備。除了便捷性之外，利用智能設備採集數據的優勢主要在於能夠避免測試者人為造假。

控制測驗造假是士兵入伍人格測驗始終關注的焦點。由於測量採用的是自我報告的形式，多數應徵者只希望報告自身積極的一面，蓄意隱藏負性信息，刻意表現出的「假行為」嚴重影響測驗信度。美國陸軍研究人員曾於ABLE的基礎上開發了「個人動機評估」（Assessment of Individualmotivation，AIM），該測驗採用迫選式測量提高測驗真實性，迫選法是要求被試在兩個或多個具有相同社會稱許性而測試不同特質的選項中做出一個選擇，理論上使結果更接近真實特質。然而，信度較高的AIM沒有改變自我報告的形式，為數據造假提供了可乘之機，依託於智能化設備進行的數據採集將成為測驗發展的新亮點。比如，利用可穿戴設備採集數據監測使用者的生理與生化指標（如步態、血壓、心率、血氧飽和度等），美國MC10的公司正負責與美國空軍合作研發該技術，初期目標是感測器內置在士兵的衣服里來檢測來自大腦、肌肉、心臟等的生命體徵信息，通過信息可判斷真實的情緒反應。再比如，利用移動智能終端採集數據，常見的移動智能終端包括智能手機和平板電腦，這些設備能夠記錄用戶APP使用日誌、簡訊、電話錄音等通訊數據，還能夠記錄用戶環境位置數據，社會活動行為軌跡、活動行程、交通工具使用情況等行為數據，這些信息都可作為非認知測驗的分析數據，判斷使用者習慣或選擇傾向。

融合化

技術融合是未來軍事測驗發展的趨勢，雲計算、大數據、腦科學與心理學融合將改變傳統心理測量的研究思路與方法。雲計算是計算機與網路技術發展融合的產物，為大數據處理與分析奠定了基礎。美國已推出一系列具體措施推動大數據在軍事領域的應用，計劃投入約2.5億美元用於大數據研發，其中6000萬美元用於新設立的研究項目。白宮科技政策辦公室專門成立「大數據高級指導小組」，國防部及其下屬國防高級研究項目局共承擔其中10個大數據項目。一方面，大數據可能改變傳統心理統計學演算法和基礎理論。另一方面，大數據在獲取數據方面具有明顯優勢。傳統心理學中，研究者由於無法搜集到總體數據，只能通過統計學方法，用樣本推斷總體，從而影響研究結果的準確性。運用大數據，美軍心理測驗的研究將不再局限於問卷調查的隨機樣本和小範圍被試的實驗室研究，而可以儘可能使樣本趨近於總體或直接對總體進行研究。人類腦科學的突破性研究亦有望改變傳統測驗方式。2013年4月2日，美國白宮正式公布「腦科學研究計劃」以探索人腦工作機制、繪製人腦活動全圖。國防部高級研究項目局計劃投入5000萬美元，著重開發一系列能捕捉、處理神經元和染色體活動狀態的工具，技術成熟后，將使繪製複雜神經迴路圖像，實時捕捉大腦中神經細胞間的交互運動成為可能，軍事研究人員有望通過觀察被激活的腦區，甚至是神經元活動，快速測量士兵的特殊能力和人格特質。