多级评分情境下Q矩阵修正的非参数方法

发布时间：2022-12-22 20:15

　　随着国内外教育考试改革的发展,教育考试的诊断功能被日益重视。在此背景下,评估学生认知结构的认知诊断被不断提及,相关研究日益凸显,“Q矩阵界定”是其中重要的分支研究。目前,多级评分情境下的Q矩阵界定研究较少,且目前存在的多级评分Q矩阵修正方法均属于参数方法。参数方法要求样本量大且运行时间长,无法吻合日常教学中样本量小、时间有限这一现状,而非参数方法能满足以上现实需求。因此,本研究拟开发属性计分曼哈顿距离法（SA-MD）和属性计分项目一致性指标法（SA-PICC）用于多级评分情境下Q矩阵修正中。本文分为三个研究:研究一,分析存在Q矩阵误设时,多级评分情境下的被试得分的变化,以此构建SA-MD和SA-PICC两种Q矩阵修正方法;研究二,通过模拟研究,探讨两种方法在多种因素下的修正效果,考虑的因素有:被试知识状态分布、样本量、测验属性数、Q矩阵误设率、项目平均属性数;研究三,采用实证数据,进一步验证两种方法在实证中的有效性。本研究的主要结论如下:（1）可合理构建PICC指标,从理论上MD和PICC用于多级评分Q矩阵修正中是可行的。（2）在多种条件中,SA-MD均有较优的修正效果;在项目平均属性... 

【文章页数】：97 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
引言
1 文献综述
    1.1 认知诊断基本概念
        1.1.1 认知诊断评估
        1.1.2 认知属性
        1.1.3 属性层级关系
        1.1.4 Q矩阵理论
    1.2 Q矩阵修正和估计方法
        1.2.1 Q矩阵修正
        1.2.2 Q矩阵估计
        1.2.3 评述Q矩阵修正和估计方法
    1.3 曼哈顿距离
    1.4 混合评分的层级一致性指标
2 问题提出和研究设计
    2.1 问题提出
        2.1.1 现有的非参数方法只适用于0-1评分,较难吻合测评实践
        2.1.2 参数方法较难在实践中推广
        2.1.3 Q矩阵估计的结果缺少合理性解释
    2.2 问题分析
    2.3 影响因素选择
    2.4 研究设计
    2.5 研究意义
        2.5.1 理论意义
        2.5.2 实践意义
3 研究一:MD与 PICC用于Q矩阵修正的思路及合理性
    3.1 研究问题
    3.2 研究目的
    3.3 研究思路图
    3.4 Q矩阵误设,被试得分变化情况
    3.5 MD用于Q矩阵修正思路
    3.6 PICC指标构建和应用
        3.6.1 构建PICC指标
        3.6.2 PICC特性
        3.6.3 PICC计算示例
        3.6.4 PICC用于Q矩阵修正思路
4 研究二:SA-MD与 SA-PICC用于Q矩阵修正的模拟研究
    4.1 子研究一:SA-MD和 SA-PICC在各条件下的Q矩阵修正效果..
        4.1.1 研究问题
        4.1.2 研究假设
        4.1.3 研究目的
        4.1.4 研究方法
        4.1.5 研究结果
        4.1.6 结论和讨论
    4.2 子研究二:SA-MD和 SA-PICC在不同项目属性数的Q矩阵修正效果
        4.2.1 研究问题
        4.2.2 研究假设
        4.2.3 研究目的
        4.2.4 研究方法
        4.2.5 研究结果
        4.2.6 结论和讨论
5 研究三:SA-MD与 SA-PICC用于Q矩阵修正效果的实证研究
    5.1 研究问题
    5.2 研究假设
    5.3 研究目的
    5.4 研究方法
        5.4.1 实验设计
        5.4.2 实证数据
        5.4.3 评价指标
        5.4.4 研究过程
    5.5 研究结果
    5.6 结论和讨论
6 综合讨论
    6.1 SA-MD和 SA-PICC具有良好的修正效果
    6.2 项目平均属性数对修正效果和被试分类准确性的影响较大
    6.3 在实践中,SA-MD和 SA-PICC的选择
    6.4 未来研究方向
7 综合结论
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于类别水平的多级计分认知诊断Q矩阵修正：相对拟合统计量视角[J]. 汪大勋,高旭亮,蔡艳,涂冬波.  心理学报. 2020(01)
[2]一种广义的认知诊断Q矩阵修正新方法[J]. 汪大勋,高旭亮,蔡艳,涂冬波.  心理科学. 2019(04)
[3]认知诊断中的Q矩阵及其作用[J]. 王晓庆,丁树良,罗芬.  心理科学. 2019(03)
[4]一种混合计分的非参数认知诊断方法:曼哈顿距离判别法[J]. 康春花,杨亚坤,曾平飞.  心理科学. 2019(02)
[5]4种多级计分非参数认知诊断方法的比较[J]. 康春花,李元白,曾平飞,焦丽亚.  中国考试. 2018(06)
[6]一种非参数化的Q矩阵估计方法:ICC-IR方法开发[J]. 汪大勋,高旭亮,蔡艳,涂冬波.  心理科学. 2018(02)
[7]一种简单有效的Q矩阵估计方法开发:基于非参数化方法视角[J]. 汪大勋,高旭亮,韩雨婷,涂冬波.  心理科学. 2018(01)
[8]层级一致性指标的多级评分拓展[J]. 康春花,吴会云,孙小坚,曾平飞.  心理科学. 2018(01)
[9]基于作答数据和估计参数的Q矩阵估计[J]. 仇多利,张良.  统计与决策. 2016(17)
[10]多级评分聚类诊断法的影响因素[J]. 康春花,任平,曾平飞.  心理学报. 2016(07)

博士论文
[1]DINA改进模型（R-DINA）的提出及三个诊断模型自动选择机制研究[D]. 宋丽红.江西师范大学 2012

硕士论文
[1]非参数认知诊断方法信效度的影响因素：方法比较视角[D]. 赵云川.浙江师范大学 2019
[2]认知诊断Q矩阵估计方法开发[D]. 汪大勋.江西师范大学 2017



本文编号：3723970