基于项目拟合统计量RMSEA的Q矩阵估计方法

Q矩阵在认知诊断评估中至关重要,Q矩阵可以由相关领域的专家界定,也可以根据学生的作答数据进行估计。在已有Q矩阵修正方法的基础上,研究提出了基于项目拟合统计量RMSEA的Q矩阵估计方法,通过模拟和实证研究验证了该方法的可行性、有效性及效率。结果表明:(1)基于RMSEA的CSE算法可以有效地估计新题的属性向量,且耗时较少;(2)对Q矩阵估计的成功率受属性数目和基础题个数影响甚大,尤其是当属性数目较多时,要求有较多的基础题个数;(3)该统计量对被试数量要求不高,即使被试人数为400人,只要基础题个数足够多,估计效果依然较好;(4)该方法应用于实证数据的分析,可以一定程度地优化已有的分析结果,提高模型-数据的拟合性。