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认知诊断评价中测验结构的优化设计

发布时间:2017-07-19 11:30

  本文关键词:认知诊断评价中测验结构的优化设计


  更多相关文章: 认知诊断评价 Q矩阵 测验结构设计 分类准确性 分类稳定性


【摘要】:Q矩阵是认知诊断评价的基础和核心要素,它反映了测验的构念和内容设计,直接影响着测验诊断分类的效果。本文采用Monte Carlo模拟,研究了6种属性层级关系下,不同的Q矩阵设计对于认知诊断效果的影响。用模式判准率的均值和标准差分别从分类准确性和稳定性的角度来评价诊断效果。实验结果表明:(1)不同属性层级关系下,分类准确性会随着测验长度的增加而提高,但当测验长度增加到一定程度时,会出现"天花板效应";(2)Q矩阵中R*的个数(NR*)会影响测验的分类准确性及稳定性:NR*越大,测验的分类稳定性越高,当测验长度为属性个数的整数倍,且NR*为测验长度相对属性个数的最大奇数倍时分类准确性最高;(3)Q矩阵中除R*以外的项目考察的属性个数会随着属性层级关系的不同对测验的分类准确性和稳定性产生不同的影响。根据实验结果,本研究提出了进行诊断评价时Q矩阵优化设计的一些建议。
【作者单位】: 江西师范大学心理学院;华南师范大学心理应用研究中心/心理学院;
【关键词】认知诊断评价 Q矩阵 测验结构设计 分类准确性 分类稳定性
【基金】:江西省研究生创新专项基金(YC2015-B025)资助
【分类号】:B842.1
【正文快照】: 1前言认知诊断评价(Cognitive Diagnose Assessment,CDA,LeightonGierl,2007)是对个体知识结构、加工技能或认知过程的诊断评价。相对于为考生提供单一能力估计值的项目反应理论(Item ResponseTheory,IRT),CDA充分吸收认知心理学对人类认知加工过程内在机制的研究成果,结合相

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本文编号:562695

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