分离型的多级评分认知诊断模型开发及其应用研究

发布时间：2018-06-29 17:46

  本文选题：分离 + 多级评分　； 参考：《心理科学》2017年01期

【摘要】：本文基于DINO模型开发出一种分离型的多级评分认知诊断模型(P-DINO模型),并采用Monte Carlo模拟与实证研究相结合的范式,探讨了新模型的性能与有效性。结果表明:(1)P-DINO模型参数估计精度较好,参数估计的稳健性较强。(2)采用MCMC算法可以实现该模型的参数估计,估计结果较理想。(3)测验长度的增加能有效提高模型的判准率,被试人数的增加对判准率的提高相对较小,属性个数的增加会降低判准率。(4)在抑郁症状评估中,P-DINO模型的表现要优于DINO模型与传统的抑郁症状评估。
[Abstract]:In this paper, based on Dino model, a separate multilevel scoring cognitive diagnosis model (P-DINO model) is developed, and the performance and validity of the new model are discussed by combining Monte Carlo simulation with empirical research. The results show that: (1) the parameter estimation accuracy of P-DINO model is better, and the parameter estimation is robust. (2) the MCMC algorithm can be used to estimate the parameters of the model, and the estimation results are satisfactory. (3) the accuracy of the model can be improved by increasing the test length. The increase of the number of subjects is relatively small to the improvement of the accuracy rate, and the increase of the number of attributes will reduce the accuracy rate. (4) the performance of P-DINO model is better than that of Dino model and traditional depressive symptom evaluation in depressive symptom evaluation.
【作者单位】： 江西师范大学心理学院;北京大学中国教育财政科学研究所;
【基金】：国家自然科学基金(31300876,31660278,31100756,31160203,31360237,31260236) 江西省高校人文社科项目(XL1507,XL1508) 江西省教育科学规划项目(12YB088,13YB029) 江西师范大学青年英才培育资助计划等课题的资助
【分类号】：B842.1

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本文编号：2082888