一种基于D~2统计量和选择训练集的题目属性标定方法

发布时间：2017-09-15 00:27

  本文关键词：一种基于D~2统计量和选择训练集的题目属性标定方法

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【摘要】：认知诊断评估实际上是一种模式识别分类。它可以实现对个体的认知过程、加工技能或知识结构的诊断评估,这是心理测量方面的重大进展。Q矩阵在认知诊断中十分重要,它表达题目与属性之间的关联。题目属性通常是专家标定的,然而这耗时费力,成本难以承受,且标定不一定十分正确,因此寻找一种客观的题目属性定义方法迫在眉睫。哥伦比亚大学统计系研究团队Jingchen Liu等人提出了一种数据驱动学习方法,该方法能够有效纠正包含错题的Q矩阵并在一定程度上恢复出真实的Q矩阵,但是该方法非常耗时。喻晓锋对此进行了改进,使用D2统计量识别未知属性向量,该方法在属性个数为3、4个时对Q矩阵的估计成功率较高,但是他的基础题是从Q矩阵中随机选取,对Q矩阵的代表性不足。大量研究表明可达阵R在提高认知诊断准确性中具有重要作用。有鉴于此,本文在喻晓锋的基础上提出选择训练集的概念,研究比较基础题包含0个,1个,2个可达阵R(记为0R,1R,2R)作为三种训练集进行训练的效果。蒙特卡洛实验结果表明,“2R”效果略优于“1R”,“1R”效果比“0R”有大幅提升,而且4属性下包含R则展现出明显的优势,程序运行时间也大大缩短。
【关键词】：认知诊断 题目属性定义 似然比D2统计量 可达矩阵
【学位授予单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：B842.1;TP391.4
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 引言7-11
• 1.1 研究背景7-8
• 1.2 认知诊断研究的国内外现状8-9
• 1.3 研究的内容及所要解决的问题9-10
• 1.4 论文主要创新点10
• 1.5 论文组织结构10-11
• 2 项目反应理论简介11-17
• 2.1 项目反应理论发展史11-12
• 2.2 项目反应理论的模型12-14
• 2.3 项目反应模型的优良性质14-15
• 2.4 项目与测验信息函数15-17
• 3 认知诊断中Q矩阵的在线估计17-38
• 3.1 认知诊断概述17-25
• 3.1.1 发展历史及背景17-18
• 3.1.2 诊断与计算机分类判别18-19
• 3.1.3 几种常用的认知诊断模型19-25
• 3.2 DINA模型下几种常见的认知诊断参数估计方法25-28
• 3.3 认知模型28-31
• 3.4 题目属性的定义及验证31-33
• 3.4.1 传统的题目属性定义方法32
• 3.4.2 IRT下的模型拟合度评价方法32-33
• 3.5 D2统计量33-36
• 3.5.1 DINA模型下D2统计量34
• 3.5.22D统计量的联合估计算法34-36
• 3.6 选择训练集36-38
• 4 实验设计38-55
• 4.1 实验步骤38-41
• 4.1.1 Q矩阵的模拟与初始Q矩阵39
• 4.1.2 题目参数的模拟39
• 4.1.3 被试属性掌握模式和作答的模拟39
• 4.1.4 基础题和初始Q矩阵39-41
• 4.2 评价指标41-42
• 4.3 实验结果与讨论42-55
• 5 总结与展望55-57
• 5.1 总结55-56
• 5.2 展望56-57
• 6 结语57-59
• 参考文献59-64
• 致谢64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 甘朝红;汪文义;丁树良;;项目属性标错时可达阵补救作用的研究[J];江西师范大学学报(自然科学版);2014年06期

2 余娜;辛涛;;规则空间模型的简介与述评[J];中国考试(研究版);2007年09期

3 喻晓锋;罗照盛;高椿雷;李喻骏;王睿;王钰彤;;使用似然比D~2统计量的题目属性定义方法[J];心理学报;2015年03期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 陈艳;一个计算机化自适应考试系统的设计与实现[D];华中师范大学;2002年

2 王发展;基于项目反应理论的数学问题图式测量研究[D];东北师范大学;2010年

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本文编号：853248