非参数认知诊断方法信效度的影响因素：方法比较视角

发布时间：2020-07-24 16:41

【摘要】：认知诊断评估方法,从是否需要数学模型和是否需要估计参数,可分为参数方法和非参数方法,非参数方法无需进行参数估计,且具有条件假设少、样本量的依赖性小、容易理解、便于操作等优势,在不同影响因素条件下,不同的非参数方法具有不同的优势与劣势。信度和效度是衡量一个测量工具优劣的关键指标。非参数认知诊断方法信效度影响因素的研究,让更多的一线教师知道认知诊断方法在课堂评估中的适用性,可以增强非参数认知诊断方法的实践应用性和推广性。本文分为三个研究探讨非参数认知诊断方法信效度的影响因素,前两个为模拟研究,研究三为实证研究。研究一探讨非参数认知诊断方法(MDD,EDD,PNN)在不同项目参数质量、项目数量、数据模拟方法下的判准率(内部效度);研究二探讨非参数认知诊断方法(MDD,EDD,PNN)在不同项目参数质量、项目数量、数据模拟方法下的模式一致性(内部信度);研究三分为两个子研究,子研究一为编制小学空间与图形认知诊断平行测验;子研究二探讨非参认知诊断评估方法(MDD,EDD,PNN)在实际测验中的信效度。具体研究结果如下:(1)MDD的信度和效度受项目参数质量、项目数量、数据模拟方法的影响较小,EDD其次,PNN受影响最大。当数据模拟方法为滑动时,MDD的信度和效度明显要高于EDD和PNN,PNN与EDD的信度和效度差别不大;在项目参数质量处于低水平且数据模拟方法是滑动数据模拟下,MDD的信度和效度要高于EDD和PNN,PNN与EDD的信度和效度差别不大;(2)非参数认知诊断方法的信度和效度随项目数量的增加而增加。项目数量由少到多地增加,信效度也在增加,但是信效度的增加幅度也在变化,比如10题增加到15题时信效度的增加幅度大于20题增加到25题时信效度的增加幅度;(3)非参数认知诊断方法的信度和效度随项目参数质量的变高而增加,项目参数质量由低向中改变,此时信效度的增加幅度要大于项目参数质量由中向高改变时的增加幅度;(4)在实证研究中,MDD外部信度高于EDD和PNN,EDD高于PNN;MDD的模式判准率和属性判准率高于EDD和PNN,EDD高于PNN;(5)在实证研究中,MDD、EDD和PNN在不同类型学生上的属性通过率各有优势;MDD区分成绩良好的学生和差的学生的能力较强,在区分学习成绩优秀的学生和良好的学生时,EDD和PNN较好;(6)在实践课堂教学中,如果项目数量较多且项目参数质量也较高,三种非参数方法均可以选择;如果项目数量较少且项目参数质量也较低,在非参数方法中选择MDD较为合适。
【学位授予单位】：浙江师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：B842.1
【图文】：

文献综述3图 1.1 属性层级结构图1.1.3 R 矩阵R 矩阵称为可达矩阵（Reachable Matrix），表现为一个 K*K 的 0-1 二元行列式矩阵，表达的是 K 个属性之间的直接或间接的关系。例如：在 R 矩阵中，如果 Rij（i≠j）=1，则说明必须先掌握属性 i，然后才能掌握属性 j；如果 Rij（i≠j）=0，则说明两属性间无直接或间接关系。属性与属性自身为直接关系，即 Rij（i=j）=1。R 矩阵保证了学生理想反应模式与知识状态的一一对应，便于对学生的知识进行判别（丁树良, 祝玉芳, 林海菁, & 蔡艳, 2009; 丁树良, 罗芬, & 汪文义, 2013;杨淑群, 蔡声镇, 丁树良, 林海菁, & 丁秋林, 2008）。为了更清晰地解释 R 矩阵的定义

知过程成分A4 图式表征指通过实际画图或者想象出图来帮助解项目中的所表达的内容A5 识别隐含条件指能根据已有的某一个或几个条件先导出另一个或几个条件，能够识别出的隐含信息，然后利用相关的信息作此题

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本文编号：2769122