基于多策略认知诊断DINA模型的参数估计问题

发布时间：2020-10-28 00:48

　　 心理和教育评估领域的认知诊断评估是当代测量理论快速发展的重要领域。认知诊断评估的主要目的是测量被试者具体的知识状态和加工技能,便于提供被试者的认知强项与弱项的相关信息。认知诊断模型(CDMS),以一维项目反应模型的替代方法,近年来受到越来越多的关注。CDMS被用于识别掌握或多个属性或技能解决问题所需的领域。CDMS得到更广泛的使用,研究人员和从业者需要了解这些模型的基本性质。在目前已有文献中,目前常用的模型一般涉及失误参数s_j、猜测参数g_j和能力参数λ_(0k)、λ_(1k),但是一般直接给定能力参数,只估计失误参数和猜测参数,并没有同时估计λ_(0k)、λ_(1k)。但我们知道实际当中λ_(0k),λ_(1k)参数往往是未知的,为解决这个问题,本文就此建立了一个能够同时估计s_j,g_j,λ_(0k),λ_(1k)参数的易于处理和解释的认知诊断模型,多策略DINA(MS-DINA)模型,使用MS-DINA模型来对被试者的项目认知属性模式进行了透彻地分析。属性联合分布是一般性的可以用来模拟MS-DINA模型,本文重点讨论MS-DINA模型及其参数的估计。采用有效的EM估计算法,来仿真样本大小和测试长度对MS-DINA模型拟合的影响,估计出MS-DINA模型的参数,我们给出了算法估计过程,并且给出了相应的模拟,模拟显示我们的估计具有良好的统计性质。
【学位单位】：广西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：B842.1
【部分图文】：

图 1 多策略属性和项目的关联矩阵，用来描述二者之间的联系。Q矩项目的属性。正如大部分的认知诊断模型，MS-DINA 模型目所需的属性，Q矩阵中第 j 行第k 列的元素为jkq ，当 目需要第k 个属性；当 0jkq 时，表示正确回答第 j 个项目项目 4 个属性的Q矩阵可以表示如下： 111110000010010110101000Q

值比较接近真值。在本例中，拥有属性1,3和4的学生可以回答项3, 4 -1/7，拥有属3,4的学生可以回答第4个项目，例如，一个整数，第4项， 3 -（21 /5）与原矩阵考虑四个技能为参与项。然而，有几种不同的方法来解决这个项目。例如，你可以简单方面具有共同点，然后减去分数：1 5 /5 11/5 4/5。或者可以从第一个整数借用，一个分数，然后减去部分： 3 -21/5 25/5 21/5，如此 2 -2 0和 5 /5 1/5 4/5先减去整个数， 3 -2 1，然后减去剩余部分 1 /5，等等。根据所选择的10名学生，给出10道题目，以及题目的4个属性，我们由第三章所用算法可以估计出参数的估计值， s 0.203， g 0.245， -0.90301 ， -1.23302 ，-1.324， -1.26704 ， 1.17811 ， 1.02112 ， 1.04213 ， 1.02914 。以上得出果跟我们所设定的真值比较接近，说明我们利用的能力参数未知模型是比较适合的的EM算法也比较合理可行。下面给出的其中 10 个学生自身能力值， 0.1101 ，0.230， 0.0003 ， 0.2994 ， 0.1535 ， 0.1096 ， 0.0937 , 0.0378 ， 0.109 0.161，由以上能力值我们给出一个直观的折线图，如图 2。
【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 丁树良;毛萌萌;汪文义;罗芬;;教育认知诊断测验与认知模型一致性的评估[J];心理学报;2012年11期

相关硕士学位论文 前1条

1 那迎春;DINA模型与NIDA模型的选择及模型参数估计问题研究[D];东北师范大学;2013年

本文编号：2859321