CD-CAT广义在线标定方法开发研究

发布时间：2020-09-11 16:36

　　 项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的开发和维护有着至关重要的作用。在CAT或CD-CAT框架下,在线标定是一种重要的项目增补方式。然而,目前CD-CAT中可同时标定Q矩阵与项目参数的在线标定方法寥寥无几,且已有的方法均是基于决定型输入噪音与门模型(DINA)提出,这些方法可能无法直接适用于更一般化的认知诊断模型。本文的目的在于开发既能适用于缩减模型,也能适用于饱和模型的广义在线标定方法。本研究在已有在线标定方法SIE和JEA的基础上,基于项目先验信息提出了方法SIE-R,SIE-R-CY,JEA-R和JEA-R-CY,同时基于模型复杂性提出了SIE-RBIC和JEA-R-BIC方法。此外,基于观察作答分布与期望作答分布间一致性的思路提出了RMSEA-N方法。为验证本文提出的CD-CAT广义在线标定方法的性能,本文展开了两项Monte Carlo实验研究。探讨了各在线标定方法在DINA、DINO、ACDM、RRUM和G-DINA等模型下的效度,同时考察了项目参数范围(U[0.05,0.25]和U[0.1,0.4])、在线标定设计(随机标定设计和自适应标定设计)以及样本大小(500、1000和1500)等因素对各在线标定方法的影响。研究结果表明:(1)本研究提出的Q矩阵与项目参数的广义在线标定方法具有较为理想的项目标定精度,相较于已有方法具有更广泛的适用性。(2)项目参数范围的取值越小即项目质量越高,各在线标定方法的Q矩阵和项目参数估计正确率越高;在线标定设计对各在线标定方法的Q矩阵估计正确率有较小的影响,而对项目参数估计正确率的影响可忽略不计;大部分在线标定方法的Q矩阵与项目参数估计正确率均随样本量的增加而提高。(3)在DINA和DINO模型中,SIE-R-CY方法的项目标定精度最为理想,RMSEA-N方法次之;在ACDM、RRUM和G-DINA模型中,基于不同的项目参数范围及样本大小,RMSEA-N和SIE-R-BIC方法各有其优势。因而实际应用者可以根据具体条件选择适当的在线标定方法。最后,文章探讨了研究中存在的缺陷与不足,以及CD-CAT中Q矩阵与项目参数的广义在线标定方法的发展方向。
【学位单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：B841
【部分图文】：

4.3 实验结果4.3.1 DINA 模型下各在线标定方法的性能与比较图4-2和4-3呈现了DINA模型中，各在线标定方法在不同条件下的Q矩阵和项目参数估计正确率。DINA模型中所有在线标定方法在各条件下的Q矩阵正确估计率介于[0.784,1]之间，项目参数估计正确率均小于0.105，Q矩阵估计正确性和项目参数估计精度尚可，说明本文拓展和开发的在线标定方法在DINA模型下具有较好的性能。图4-2 DINA模型下，不同在线标定方法Q矩阵估计正确率从图4-2可看出，DINA模型中各在线标定方法在项目参数范围U[0.05,0

38图4-3 DINA模型下，不同在线标定方法项目参数估计正确率DINA模型下各在线标定方法的项目参数估计正确率如图4-3所示。DINA模型下各在线标定方法在项目参数范围为U[0.05,0.25]时具有更高的项目参数估计正确率。各在线标定方法项目参数估计正确率的范围在项目参数范围为U[0.05,0.25]时介于[0.044,0.087]之间，在项目参数范围为U[0.1,0.4]时介于[0.059,0.105]之间。SIE-R-CY方法在两种项目参数范围下均具有最佳的项目参数估计精度。在项目参数范围为U[0.05,0.25]时，SIE方法的项目参数估计精度略低于SIE-R-CY方法，优于其他在线标定方法；在项目参数范围为U[0.1,0.4]时，RMSEA-N方法的项目参数估计精度次于SIE-R-CY方法，优于其他在线标定方法。在线标定设计对各在线标定方法项目参数估计正确率的影响几乎可以忽略不计，

404.3.2 DINO 模型下各在线标定方法的性能与比较图4-4和4-5呈现了DINO模型中，各种在线标定方法在不同条件下的Q矩阵和项目参数估计正确率。DINO模型中所有在线标定方法在各条件下的Q矩阵正确估计率介于[0.792,1]之间，项目参数估计正确率均小于0.105，具有较好的Q矩阵估计正确性和项目参数估计精度，说明本文拓展和开发的在线标定方法在DINO模型下的性能较为理想。图4-4 DINO模型下，不同在线标定方法Q矩阵估计正确率从图4-4可看出，DINO模型中各在线标定方法在项目参数范围U[0.05,0.25]和U[0.1,0.4]下均具有较好的Q矩阵估计正确率，其中RMSEA-N方法在两?

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本文编号：2816908