基于等级反应模型的规则空间方法

本研究基于Tatsuoka的规则空间方法,对理想反应模式与异常反应指标进行了扩展,推导了多级评分项目下规则空间方法的算法公式。在4种属性层级结构(发散型、收敛型、线型与无结构型)×4种"失误"作答概率(2%、5%、10%与15%)测验情境下,以属性模式判准率、被试属性判准率、敏感性与特异性为指标,检验了多级评分项目下规则空间方法的分类准确性。结果表明:(1)基于多级评分项目构建的异常反应指标,能有效地对被试进行分类与解释,且0-1评分项目下异常反应指标及其性质都是多级评分下的特例;(2)随着"失误"作答概率的增加,4种属性层级结构的分类准确性都会降低;(3)线型和收敛型的分类准确性明显好于发散型与无结构型;(4)纯规则点的分布对规则空间方法的分类准确性有显著影响。