基于贝叶斯网的认知诊断模型构建
发布时间:2018-07-25 13:29
【摘要】:新一代测量理论在测验设计、计量分析和结果解释等方面,都强调将认知科学与心理计量学相结合。文章基于贝叶斯网对定性的认知模型(属性层级)建立概率模型,并将其整合到认知诊断模型中,可实现认知模型与计量模型相结合进行诊断数据分析。采用MCMC算法分析带分数减法数据,比较不同属性结构下模型的表现,结果表明基于贝叶斯网构建的认知诊断模型可提供丰富且有效的诊断信息,可为验证认知模型提供一种途径。
[Abstract]:The new generation of measurement theory emphasizes the combination of cognitive science and psychometrics in the aspects of test design, econometric analysis and interpretation of results. In this paper, the probability model of qualitative cognitive model (attribute hierarchy) is established based on Bayesian network, and it is integrated into the cognitive diagnosis model. The combination of cognitive model and econometric model can be used to analyze the diagnostic data. The MCMC algorithm is used to analyze the data with fractional subtraction, and the performance of the model under different attribute structures is compared. The results show that the cognitive diagnosis model based on Bayesian network can provide rich and effective diagnostic information. It can provide a way to verify the cognitive model.
【作者单位】: 江西师范大学初等教育学院;江西师范大学计算机信息工程学院;江西师范大学心理学院;
【基金】:全国教育科学规划教育部重点项目“基础教育质量监测分数报告方法研究”(DHA150285)的资助
【分类号】:B842.1
本文编号:2143970
[Abstract]:The new generation of measurement theory emphasizes the combination of cognitive science and psychometrics in the aspects of test design, econometric analysis and interpretation of results. In this paper, the probability model of qualitative cognitive model (attribute hierarchy) is established based on Bayesian network, and it is integrated into the cognitive diagnosis model. The combination of cognitive model and econometric model can be used to analyze the diagnostic data. The MCMC algorithm is used to analyze the data with fractional subtraction, and the performance of the model under different attribute structures is compared. The results show that the cognitive diagnosis model based on Bayesian network can provide rich and effective diagnostic information. It can provide a way to verify the cognitive model.
【作者单位】: 江西师范大学初等教育学院;江西师范大学计算机信息工程学院;江西师范大学心理学院;
【基金】:全国教育科学规划教育部重点项目“基础教育质量监测分数报告方法研究”(DHA150285)的资助
【分类号】:B842.1
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