基于课程考核成绩的公安院校学生核心能力生成路径研究

在分析当前学生评价工作存在主要问题的基础上,采取专家访谈和问卷调查相结合的方法构建3层、8因子的学生核心能力指标体系,研究分析各能力属性与25门核心必修课程之间的关系。依据规则空间模型建模过程对学生能力模式进行识别和归类,根据典型能力模式研究分析学生个体能力状态,可以给出学生能力生成规划路径,以期为高等院校科学开展学生评价、不断提高人才培养质量提供参考。

Tatsuoka Q矩阵理论的修正

K.K.Tatsuoka和她同事开发的规则空间模型(RSM)是一种在国内外有较大影响的认知诊断模型,但是Tatsuoka的RSM中Q矩阵理论存在缺陷和错误,这些失误使得RSM中用布尔描述函数(BDF)计算被试理想项目反应模式(IRP)的方法缺乏理论依据。这里揭示了Tatsuoka的Q矩阵理论的缺陷和错误并引进既不使用BDF又便于应用的计算IRP的方法;接着还介绍一种由可达阵计算简化Q阵的方法,该方法显示了可达阵在构造认知诊断测验的重要性。这些结果对丰富Q矩阵理论及正确使用RSM进行认知诊断有一定的意义。

贝叶斯网在认知诊断属性层级结构确定中的应用

K.K.Tatsuoka和她同事研究的规则空间模型(RSM)是一种在国内外有较大影响的认知诊断模型,但是Tatsuoka的RSM是由学科专家先从已编制的测验中抽取出属性,然后给出测验的关联Q阵,再由该Q阵导出属性间的层级关系。已有研究证明,这种做法所得到的属性间的层级关系难以保证是正确的,甚至难以保证属性间的层级关系是唯一确定的。这里利用贝叶斯网进行结构学习,从被试的属性掌握模式中挖掘出属性间的层级关系,学习所得到的层级关系可以用来验证由RSM中的方法得到的层级关系。模拟实验和实证研究的结果都显示了该方法所得到的属性层级关系是有参考价值的,可以为命题或测量专家带来有用的信息。

现代测量理论下四大认知诊断模型述评

该文介绍并比较了现代测量理论下四大认知诊断模型的思想方法、模型结构及各自的特点性能等。LLTM是一个较早的认知诊断模型,它实现了认知与测量的结合;规则空间模型实现了对认知结构的诊断,并创造性地提出了Q矩阵理论;统一模型与融合模型是同一类模型:两者均沿用了规则空间模型的Q矩阵方法,但克服了规则空间模型中的一些不足;融合模型被认为是二十一世纪初创立的一个很成功的认知诊断模型。

小学四、五年级数学诊断性测验的编制——基于规则空间模型的方法

基于规则空间模型,以小学四、五年级数学诊断性测验的编制为例,探索了认知诊断理论背景下诊断性测验的编制方法。研究发现,基于规则空间模型编制的诊断性测验具备优良的信效度,尤其在结构效度上具有突出优势。应用该测验对1059名四、五年级学生进行诊断测验的结果显示:在整体上,学生对整数、初级运算与应用掌握得较为巩固,对量、统计、规律、高级运算掌握较差;在发展趋势上,量、统计、规律、高级运算是四、五年级之间进步最快的属性。

规则空间模型在描述统计学习模式识别中的应用研究

规则空间模型是一种将认知心理学和心理计量学相结合的认知诊断模型 ,它可用于判别被试的属性掌握模式和识别被试解题的认知错误。本文应用规则空间模型判别学生的属性掌握模式 (即知识结构 )。根据 2 99名被试在测验项目上的作答反应将他们划归为

规则空间模型在瑞文智力测验中的认知诊断分析

规则空间模型是一种基于统计模式识别和分类的认知诊断方法,此方法可以根据被试的作答反应,分析诊断被试的认知属性掌握情况。以往智力测验只是报告测验分数,对被试能力解释较为简单,缺乏必要的认知诊断分析。本文根据瑞文标准推理测验的难度层级特点,分析其所包含属性及其连接关系,并运用规则空间模型将所有被试划分在48种典型反应模式中,而且大部分被试都会集在几个典型反应模式中。本文对这些典型反应模式进一步分析被试的认知状态,并为教育辅导与人员选拔安排提供建议。

运用规则空间模型识别解题中的认知错误

运用规则空间模型识别学生解题中的认知错误，该模型将认知心理学、项目反应理论和数据库的代数理论相结合，将被试的二值反应模式映射为笛卡尔乘积空间的一组序偶，然后计算被试和错误规则在该空间的代表性位置之间的马氏距离，并通过贝叶斯决策准则划分被试的错误类型．根据６４４名中学生对３０个数学题目的反应，识别出其中８６％的学生可以被划分入１８种认知错误类型中．

规则空间模型理论基础的改进

规则空间模型通过Q阵确定不可观察的知识状态,并把它转化为可观察的理想项目反应模式;其次把被试观察反应模式划归为某个理想项目反应模式.该文指出Tatsuoka求理想项目反应模式全集是错误的,并提出几种确定理想项目反应模式全集的方法和几种新的分类方法,并用蒙特卡洛模拟比较这些分类方法与规则空间方法的优劣.

一类提取模糊规则的新方法及其在干燥建模中的应用

基于系统的输入—输出数据 ,提出一种通过划分输入空间提取模糊规则的方法 ,并将该方法应用于建模非线性程度较高的干燥过程。建模过程中 ,首先利用训练样本将输入空间动态地划分为若干个子空间 ,然后针对每一子空间产生一条模糊规则 ,再将所产生的模糊规则共同构成一个模糊规则库 ,模糊逻辑系统的最终输出从模糊规则库中产生。仿真结果表明 ,该方法可很好地预测干燥系统的物料降水率 ,而且简单实用 ,十分可靠。

基于认知诊断的高考考生能力掌握模式研究

以某省高考考生在数学能力上的掌握模式为样例,探索认知诊断理论在大规模考试中的推广应用。研究结果将考生划归到71种典型的能力掌握模式,考生之间的能力掌握模式不同,不同的典型能力掌握模式的考生比例也不同。考生在运算求解能力、数据处理能力和推理论证能力上的掌握程度较高,在应用意识上的掌握程度最低。城市考生和男生在各项具体能力上的平均掌握率要高于农村考生和女生;城市考生在高端能力掌握模式上的比例高于农村考生,在低端能力掌握模式上则相反。研究结果为学生提高学习效率和教师进行补救教学等提供了有价值的参考。

高考生知识掌握水平的诊断研究

运用认知诊断技术,对高考生在理科数学知识上的掌握状况进行诊断。发现考生在函数、概率统计、不等式和数列等知识上掌握较好,导数掌握最差;女生在函数、导数、三角函数和不等式上的掌握情况优于男生,男生在立体几何、解析几何、概率统计、数列和其他知识上的掌握情况优于女生;城镇考生在各项知识上的掌握情况均优于农村考生;省会城市所在地考生的知识掌握情况优于地市所在地考生,地市所在地考生优于乡镇考生。

基于规则空间模型的3-4年级阅读障碍儿童语素意识的认知诊断

目的:以认知诊断理论的规则空间模型为基础,对3~4年级阅读障碍儿童的语素意识进行认知诊断。方法:从2138份有效样本中筛查出3~4年级202名阅读障碍儿童,73人完成A题本,129人完成B题本。结果:经过验证性因素分析,各项拟合指标均达到模型可接受的标准,表明两个题本各项目及分测验的属性层级关系适当;项目难度参数大多介于[-3,+3]之间,区分度参数大多在0.30以下,处于可接受范围;语素意识的判归有三种典型属性掌握模式,A、B题本中学生掌握一种属性的人数较多,掌握概率均在60%以上;两个题本中掌握同音同形字的学生均达到100%,掌握语素理解的学生比例分别为34.21%和21.21%,学生对语素组合的掌握概率分别为2.63%和8.33%。结论:阅读障碍儿童对同音同形字的辨别度较好,对语素理解和语素组合的掌握能力较差。

心理测量理论的新进展:潜在分类模型

随着心理测量理论的发展,潜在分类模型越来越多地受到国外研究者的关注,它能够通过分析考生的作答过程来探讨其潜在能力倾向,改变了以总分来评判学生能力的传统评价模式。首先探讨了作为该类模型基础的规则空间模型,然后综述了近年来国外有关潜在分类模型的研究,最后对该模型的研究现状进行了评价并对未来发展进行了展望。

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。

线性滤波法风速模拟及模型阶数确定

时域分析法是对结构进行风致振动分析的主要方法之一,而采用该法的前提是要有一系列的风速(或风压)时程样本.详细介绍了风速时程AR模拟方法及AIC准则,并对此技术进行了编程实现.所模拟的结果表明:AR模型可有效地模拟具有空间时间相关性的节点脉动风速时程.

基于规则空间模型的微分概念学习诊断

微分是高等数学的重要内容,但当前文献缺乏对微分属性和学生学习诊断的实证研究。为科学地分析学习效果,使用规则空间模型对高职学生的微分学习情况进行认知诊断。分析了微分涉及的属性及其层次关系,编制调查问卷并发放、回收,使用软件对数据进行诊断分析,获得了总体的掌握模式和属性掌握情况,并得到每个学生的掌握模式和特点,为微分的教学提供了数据支持,并为个性化指导指明了路径。

基于规则重构的关联文本分类

研究了现有的关联分类算法在文本分类中的应用,发现对于有结构的文本数据,关联分类算法未考虑文本的语义信息导致分类精度不够理想,为此提出了基于规则重构的关联文本分类方法。该方法利用词共现模型,在已挖掘的分类规则基础上,将具有高共现程度的词对组合在一起进行规则重构,形成了有结构的带有文本语义信息的分类规则,再利用它们对新文本进行分类。实验结果表明,该方法在分类精度上优于其它的关联文本分类方法(ARC)。

两种新的基于扩展规则#SAT问题求解算法

提出一种新的基于扩展规则的#SAT求解算法NCER,该算法在#ER的基础上加入启发式策略.该策略每次选择当前子句集的最长子句来减小极大项空间,使得递归调用的次数减少,从而加快求解效率.为解决基于扩展规则的#SAT求解器在互补因子较小的样例上的不良表现,结合NCER和CDP的优点提出混合#SAT求解算法NCDPER.实验结果表明:NCER较先前的#ER在所有85个随机SAT测试用例上有了显著的提高.通过与目前最好的基于扩展规则的#SAT求解器的比较,该求解器具有更好的性能.

高职学生对导数概念理解的认知诊断——基于规则空间模型

在认知诊断理论的指导下,对高职学生导数概念理解情况进行认知诊断。分析了导数概念各个属性之间的层次关系,使用规则空间模型确定了学生对导数概念理解的难点在于:从静态到动态的转变和在实际背景下理解导数概念,并获得每个学生的掌握模式。与访谈法和APOS理论的分析方法相比,该方法可以兼顾宏观和微观两个方面,并能更细致地从微观方面了解学生的认知特点,便于因材施教。