G-DINA(the generalizeddeterministic input,noisy and gate)模型限制条件少,应用范围广,满足大量心理与教育评估测验数据的要求。研究提出一种适用于G-DINA等模型的同时标定新题Q矩阵与项目参数的认知诊断计算机化自适应测验(CD-CAT)...G-DINA(the generalizeddeterministic input,noisy and gate)模型限制条件少,应用范围广,满足大量心理与教育评估测验数据的要求。研究提出一种适用于G-DINA等模型的同时标定新题Q矩阵与项目参数的认知诊断计算机化自适应测验(CD-CAT)在线标定新方法SCADOCM,以期促进CD-CAT在实践中的推广与应用。本研究分别基于模拟题库以及真实题库进行研究,结果表明:相比传统的SIE方法,SCADOCM在各实验条件下均具有较为理想的标定精度与标定效率,应用前景较好;SIE方法不适用于饱和的G-DINA等模型,其各实验条件下的Q矩阵标定精度均较低。展开更多
多级计分认知诊断模型的开发对认知诊断的发展具有重要作用,但对于多级计分模型下的Q矩阵修正还有待研究。本研究尝试对多级计分认知诊断Q矩阵修正进行研究,并聚焦更具诊断价值的基于项目类别水平的Q矩阵修正。将相对拟合统计量应用于...多级计分认知诊断模型的开发对认知诊断的发展具有重要作用,但对于多级计分模型下的Q矩阵修正还有待研究。本研究尝试对多级计分认知诊断Q矩阵修正进行研究,并聚焦更具诊断价值的基于项目类别水平的Q矩阵修正。将相对拟合统计量应用于多级计分认知诊断Q矩阵修正,并与已有方法Stepwise方法(Ma&de la Torre,2019)进行比较。研究表明:BIC方法对多级计分认知诊断模型的Q矩阵修正具有较高的模式判准率和属性判准率,其对Q矩阵的恢复率也高于Stepwise方法,BIC方法修正后的Q矩阵与数据更加拟合;在复杂模型中,相对拟合指标BIC比AIC和-2LL表现更好,在实践中,使用者可以选择BIC法进行测验Q矩阵修正;Q矩阵修正效果受到被试人数的影响,增加被试人数可以提高Q矩阵修正的正确率。总之,本研究为多级计分认知诊断Q矩阵修正提供了重要的方法支持。展开更多
文摘G-DINA(the generalizeddeterministic input,noisy and gate)模型限制条件少,应用范围广,满足大量心理与教育评估测验数据的要求。研究提出一种适用于G-DINA等模型的同时标定新题Q矩阵与项目参数的认知诊断计算机化自适应测验(CD-CAT)在线标定新方法SCADOCM,以期促进CD-CAT在实践中的推广与应用。本研究分别基于模拟题库以及真实题库进行研究,结果表明:相比传统的SIE方法,SCADOCM在各实验条件下均具有较为理想的标定精度与标定效率,应用前景较好;SIE方法不适用于饱和的G-DINA等模型,其各实验条件下的Q矩阵标定精度均较低。
文摘本文提出了一种新的Q矩阵修正方法--两阶段法(two-stage method),该方法不仅适用于简化的认知诊断模型,也适合于饱和的认知诊断模型,在实践应用中更具灵活性。模拟研究和实证研究表明:第一,两阶段方法整体上优于国际上知名的ζ2法(de la Torre&Chiu, 2016);第二,两阶段方法受被试人数和Q矩阵的错误率影响较小,尤其在小样本时仍有相对理想的正确率;第三,实证数据研究表明,两阶段法修正后的Q矩阵与数据拟合更好。
文摘多级计分认知诊断模型的开发对认知诊断的发展具有重要作用,但对于多级计分模型下的Q矩阵修正还有待研究。本研究尝试对多级计分认知诊断Q矩阵修正进行研究,并聚焦更具诊断价值的基于项目类别水平的Q矩阵修正。将相对拟合统计量应用于多级计分认知诊断Q矩阵修正,并与已有方法Stepwise方法(Ma&de la Torre,2019)进行比较。研究表明:BIC方法对多级计分认知诊断模型的Q矩阵修正具有较高的模式判准率和属性判准率,其对Q矩阵的恢复率也高于Stepwise方法,BIC方法修正后的Q矩阵与数据更加拟合;在复杂模型中,相对拟合指标BIC比AIC和-2LL表现更好,在实践中,使用者可以选择BIC法进行测验Q矩阵修正;Q矩阵修正效果受到被试人数的影响,增加被试人数可以提高Q矩阵修正的正确率。总之,本研究为多级计分认知诊断Q矩阵修正提供了重要的方法支持。