属性多级化的认知诊断模型拓展及其Q矩阵设计

发布时间：2017-09-28 22:32

  本文关键词：属性多级化的认知诊断模型拓展及其Q矩阵设计

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【摘要】：本研究在传统0-1属性的基础上,拓展出可以处理属性多级化的认知诊断模型——PA-rRUM和PA-DINA模型。Monte Carlo模拟研究表明:拓展模型具有较高的属性诊断正确率和参数估计精度,且参数估计的稳定性较强,说明拓展模型基本可行,可以用于实现多级化属性的认知诊断。这弥补了传统0-1化属性认知诊断模型的不足,具有较好的发展和应用前景;同时本研究还探讨了拓展模型性能及属性多级化下测验Q矩阵的设计。总之,本研究对于进一步拓展认知诊断在实践中的应用提供了重要的方法和技术支持。
【作者单位】： 江西师范大学心理学院江西省心理与认知科学重点实验室;
【关键词】： 多级化属性 认知诊断模型 rRUM DINA
【基金】：国家自然科学基金(31100756,31300876,31160203,31360237) 江西省社会科学规划项目重点项目(13JY01) 江西省教育科学规划项目(12YB088,13YB029) 高等院校博士点基金项目(20123604120001) 江西师范大学青年英才培育资助计划 东北师范大学应用统计教育部重点实验室开放课题(130026509)资助
【分类号】：B842.1
【正文快照】： 1引言目i测量了属性k的水平1(Level 1),qik=2代表项目i测量了属性k的水平2(Level 2),依此类推。相当前国内外认知诊断(cognitive diagnosis,CD)对应的αjk=0代表被试j未掌握属性k,αjk=1代表被研究中,测验Q矩阵一般都由0-1元素构成(如试j掌握了属性k的第一水平,αjk=2代表被试

【参考文献】

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本文编号：938462