基于DINA模型的多级别认知诊断模型研究

发布时间：2023-03-25 02:57

　　随着机器学习技术的发展,智能导师系统更能针对学生个性进行相应指导。而智能导师系统的核心是学生模型,但是目前学生模型基于项目反应理论的计算机自适应技术对学生知识进行概括,得到仅是单一的能力分数,这个分数无法精确应用在学生针对性学习中。认知诊断理论作为新一代的测验理论,和项目反应理论相比,可以精确诊断出学生对各个知识点的具体掌握情况,根据学生各个知识点的能力分数,可以对学生进行高效的个性化指导,促使学生德智体美劳全面发展。教育部和国家发改委提出了将人工智能、认知心理学及神经科学等学科相结合的教育方针,以完善我国人工智能领域学科布局、促进人工智能在教育领域的应用。未来,认知诊断研究将会成为人工智能和教育结合的一个重要研究方向。DINA模型因其诊断准确度高、可解释性强等优点被广泛应用在认知诊断当中。但是,DINA模型对被试的潜在知识状态只进行0-1分类,使得在多级评分资料中该模型的精度和准确性有所下降。为此,本文基于DINA和R-DINA模型,提出了适用于多级评分资料的T-DINA和M-DINA模型,并基于EM算法对两个模型的参数估计进行评估,本文的主要贡献为:1)基于教学环境中学生对知识的掌...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 智能导师系统研究现状
        1.2.2 认知诊断研究现状
        1.2.3 研究现状小结
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文组织结构
第二章 认知诊断相关知识
    2.1 标准测验理论
        2.1.1 经典测验理论
        2.1.2 概化理论
        2.1.3 项目反应理论
    2.2 认知诊断理论及相关概念
        2.2.1 认知诊断
        2.2.2 认知属性及结构
        2.2.3 Q矩阵
        2.2.4 理想属性掌握模式
    2.3 本章小结
第三章 T-DINA模型提出及参数估计
    3.1 DINA模型介绍
        3.1.1 DINA模型简介
        3.1.2 DINA模型优缺点
    3.2 T-DINA模型提出及参数估计
        3.2.1 T-DINA模型开发基本思路
        3.2.2 T-DINA模型参数估计EM算法
    3.3 T-DINA模型参数估计准确性模拟检验
        3.3.1 检验方法
        3.3.2 参数估计精度评价指标
        3.3.3 模拟数据实验结果
    3.4 本章小结
第四章 M-DINA模型提出及参数估计
    4.1 T-DINA及 R-DINA模型分析
        4.1.1 T-DINA模型分析
        4.1.2 R-DINA模型分析
    4.2 M-DINA提出及参数估计
        4.2.1 M-DINA模型开发基本思路
        4.2.2 M-DINA模型参数估计EM算法
    4.3 M-DINA参数估计准确性模拟检验
        4.3.1 实验设计及评估精度指标
        4.3.2 模拟数据实验结果
    4.4 本章小结
第五章 DINA、T-DINA和 M-DINA模型性能比较研究
    5.1 评价指标选取和实验设计
        5.1.1 比较评价指标
        5.1.2 实验设计
    5.2 独立属性诊断比较实验
        5.2.1 Q矩阵选取
        5.2.2 项目返真性比较
        5.2.3 诊断能力比较
        5.2.4 实验小结
    5.3 层级关系属性诊断实验
        5.3.1 Q矩阵选取
        5.3.2 扩展算法获取理想掌握模式
        5.3.3 项目反真性比较
        5.3.4 诊断能力比较
        5.3.5 实验小结
    5.4 本章小结
第六章 总结和展望
    6.1 总结
    6.2 进一步工作展望
参考文献
在学期间发表的学术论文清单
在学期间参与科研项目清单
致谢
附录A:T-DINA模型EM算法推导过程
附录B:T-DINA模型EM参数估计核心代码



本文编号：3770394