多级计分认知诊断评估中的Q矩阵验证方法与应用研究

发布时间：2021-01-09 12:06

　　Q矩阵在模型参数估计和被试的诊断分类过程中起着重要的作用。现阶段关于Q矩阵验证的研究多是基于被试得分向量元素为0-1的二值情况下进行的。有研究表明,被试作答计分为多级时,可提供更多有关被试的诊断信息,并且我国的测验是以多级计分为主。基于此,本研究拟探讨多级计分条件下Q矩阵验证的方法。基于被试的作答数据,分别利用非参数化的方法和参数化的方法对Q矩阵进行验证。从众多已有的方法中选取两种方法进行改进和拓广,其中,非参数化的方法考虑的是改进Chiu（2013）的方法（称改进后的方法为RP法）,将其中统计量的定义扩展到多级计分测验中;而对于参数化的方法,主要是拓广Liu,Xu和Ying（2012）的方法（称改进后的方法为SP法）,使它可以应用到多级计分的认知诊断中。为了评价改进后算法的表现,我们开展了一系列的蒙特卡洛模拟研究,考虑的因素主要有:被试人数和Q矩阵中存在错误的比例。并且通过拓广后的方法在实证数据中的表现,进一步评价它们各自的特点。具体开展了三项研究:研究一是基于非参数化的方法（RP法）验证多级计分条件下的Q矩阵;研究二是使用参数化的方法（SP法）验证多级计分条件下的Q矩阵;研究三是实... 

【文章来源】：江西师范大学江西省

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

法估计Q矩阵（按人数分组），范围[0,100]

多级计分认知诊断评估中的Q矩阵验证方法与应用研究29图3-1法估计Q矩阵（按人数分组），范围[0,100]图3-2法估计Q矩阵(按Q矩阵中元素的错误比例分组),范围[0,100]为了进一步验证法估计Q矩阵的表现，本研究分步骤考察了该方法的估计成功率，表3-3列出了相应的结果。根据表3-1可知，一共有5道题是二级计分（包含1个做题步骤），有13道题是三级计分（包含2个做题步骤），有3道题是四级计分（包含3个做题步骤）。从结果可以看出，法对不同步骤的属性向量估计有不同的成功率。由表3-3可以看出，对于每个题目的第1个步骤所对应的属性向量估计准确率相对更高，随

多级计分认知诊断评估中的Q矩阵验证方法与应用研究31在错误比例为10%和15%的情况下，各个人数条件下，估计错误的平均类别属性向量数都达到3以上。从图3-4可以看出，当Q矩阵中包含的错误元素比例达到15%的时候，人数的增加对于类别属性向量的成功估计数提高较慢，尤其是当人数达到800人以上时，对于类别属性向量的成功估计数增长处于平缓状态。且在包含错误比例不同的三种条件下，当人数达到800及以上时，类别属性向量的成功估计数保持在比较稳定的水平。在不同人数条件下，Q矩阵中包含的错误元素比例为5%时，类别属性向量的成功估计数，都是高于错误比例为10%和15%条件下的估计效果，特别是当人数增长到800以上，错误元素比例为5%的估计效果明显高于错误比例为10%和15%条件下的估计效果。图3-3法成功估计题目的平均作答类别数(按人数分组)，范围[0,39]

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于作答数据的模型参数和Q矩阵联合估计[J]. 喻晓锋,罗照盛,秦春影,高椿雷,李喻骏.  心理学报. 2015(02)
[2]基于DINA模型的Q矩阵修正方法[J]. 涂冬波,蔡艳,戴海琦.  心理学报. 2012(04)

硕士论文
[1]认知诊断Q矩阵估计方法开发[D]. 汪大勋.江西师范大学 2017



本文编号：2966621