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项目自动生成的小学儿童数学问题解决认知诊断CAT编制

作　者: 涂冬波
导　师: 漆书青；戴海琦
学　校: 江西师范大学
专　业: 基础心理学
关键词: 认知诊断项目自动生成计算机化自适应测验认知成分数学问题解决
分类号: G624.5
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 498次
引　用: 9次
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内容摘要

认知诊断(Cognitive Diagnosis)、项目自动生成(Automated Item Generation)、计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Test,CAT)是现代心理测量的重要发展领域,三者的结合更是心理测量领域亟待开展的重要课题。认知诊断研究有助人们更好地了解人类内部心理活动规律及加工机制,实现对个体认知发展实况(含优点与缺陷)进行诊断评估,以促进个体健康发展。而要实现对个体的认知诊断需开发相应的测量工具——认知诊断测验,认知诊断测验的好坏直接决定着认知诊断的效果及其准确性。传统测验形式大都采用纸笔测验,而且被试均是做相同试题(“千人一卷”),不能做到“因人施测”、“千人千卷”的自适应,更不能有效评估、控制每个被试的测量误差(而只有对所有被试一个笼统的测量误差),且测试的效率相对要低。计算化自适应测验的出现能有效解决这一问题,它采用因人施测策略,能比传统纸笔测验更为高效、准确、可靠地评定被试水平,国际上许多大型测验(如TOEFL、GRE等)正在大力推行。因而将计算机化自适应测验技术融入认知诊断(或编制计算机化认知诊断自适应测验,简记为CD_CAT)具有重要意义:一方面可以由计算机自动实现因人诊断,另一方面可以有效地控制每个被试的测量误差,从而保证认知诊断的准确性及高效性。但计算机化自适应测验的实现需以大型题库(item bank)为基础。传统题库的试题大都是由人工命制,且还需进行大量测试及等值工作,因此需花费大量人力、物力及财力,同时命题的周期也较长。随着心理测量技术的发展,目前兴起了一项新的项目编写技术——计算机项目自动生成,该技术能有效地改善传统CAT题库建设的不足。项目自动生成探讨测验项目无需在施测前人工编制,而是由计算机按指定要求自动生成,且项目测量学参数(如难度、区分度等)由相关认知模型或试题模板来确定,无需测试及等值。它能为CAT题库建设节约人力、物力及财力,是当代心理测量学追求的技术目标之一,实用价值不言而喻。所以,将项目自动生成技术和CAT技术融入认知诊断,发挥各自优势,则将为认知诊断及现代测验理论注入全新活力,有助于现代心理测量理论更好地服务实践。本研究尝试将计算机化自适应测验技术、项目生成技术融入小学儿童数学问题解决认知诊断,编制“项目自动生成的小学儿童数学问题解决认知诊断CAT系统”(简称ICC诊断系统),以高效、快速、准确地实现对小学儿童数学问题解决的认知诊断,为促进小学儿童相关认知发展及知识获取服务。为编制这一系统,本研究分为四个子研究进行,共编制三个子系统。研究一:小学儿童数学问题解决认知成分(模型)的确定,为ICC诊断系统的编制提供心理学理论支持:研究三至研究四主要是编制ICC诊断系统的三个重要组成部分(即三个子系统),分别是:小学儿童数学问题解决认知诊断测验子系统(研究二)、小学儿童数学问题解决认知诊断测验项目自动生成子系统(研究三)、项目自动生成的小学儿童数学问题解决认知诊断CAT子系统(研究四),三个子系统共同构成ICC诊断系统,用于实现对小学儿童数学问题解决的认知诊断。当然每个子系统的编制均涉及一些关键技术及算法,本研究均进行了相关探讨。研究表明:(1)数学关系复杂性成分和语言复杂性成分是影响小学儿童数学问题解决的主要认知成分(R~2=0.778,p＜0.01)。(2)对852名小学儿童的诊断结果表明:第一、小学儿童对于加减问题解决所涉及的七个关键认知属性掌握的总体情况尚可。但对属性A4和A6掌握的相对较差,且在这两个属性掌握情况存在显著的年级差异和城乡差异。农村小学儿童对七个认知属性整体掌握的情况并不是十分理想,有67.68%的农村小学儿童存在不同的认知错误,有50%以上的农村小学儿童未掌握属性A4,应引起重视。第二、小学儿童所犯的认知错误主要有三类,而这些错误均与认知属性A4和A6有关。高年级儿童犯认知错误的种类数远少于低年级儿童,城市儿童犯认知错误的种类数多于农村儿童。第三、问题模型表征策略和直译表征策略是小学儿童两种主要的表征策略,但以问题模型策略为主。不同策略的使用情况上存在显著的年级和城乡差异,高年级和城市小学儿童使用的问题模型策略分别显著地高于低年级和农村小学儿童,直译策略则相反。农村小学儿童中,学生使用的策略以直译策略为主,这是导致农村儿童对加减问题解决总体不理想的主要原因。(3)本研究所设计的认知诊断测验项目的自动生成技术及其算法基本可行,小学儿童数学问题解决认知诊断项目自动生成效果较好。(4)认知诊断CAT中,初始题的选取方法、CAT选题策略均会影响诊断的准确性。本研究中提出的“T阵法”优于传统CAT常用的随机选取初始题方法;认知诊断CAT五种选题策略中SL_GDI最佳:“T阵法”与SL_GDI选题策略是十种搭配方案中最佳搭配方案,其对于七个独立型认知属性的模式判准率高达83.2%。(5)ICC诊断系统具有较高的重测信度,测量效度较好。

全文目录

中文摘要  9-11
英文摘要  11-14
第一部分文献综述  14-58
  1.1 数学问题解决的心理学研究  15-28
    1.1.1 数学问题解决的心理加工过程  16-20
    1.1.2 数学问题解决的两种理论模型  20-22
    1.1.3 数学问题心理表征策略研究  22-25
    1.1.4 影响数学问题解决的因素研究  25-28
    1.1.5 小结  28
  1.2 认知诊断测验编制理论及项目自动生成研究  28-42
    1.2.1 Embretson的认知设计系统  30-34
    1.2.2 Mislevy,Steinberg&Almond的证据中心设计  34-35
    1.2.3 Bejar的项目模板方法  35-38
    1.2.4 Henson&Douglas关于认知诊断测验组卷研究  38-39
    1.2.5 Leighton&Gierl和Gorin等人关于认知模型构建等研究  39-42
    1.2.6 小结  42
  1.3 认知诊断计量模型的开发及应用研究  42-53
    1.3.1 线性Logistic模型(LLTM)  43-44
    1.3.2 规则空间模型(RSM)  44-47
    1.3.3 属性层次模型(AHM)  47-50
    1.3.4 DINA模型  50-52
    1.3.5 小结  52-53
  1.4 计算机化认知诊断自适应测验(简记CD_CAT)研究  53-57
  1.5 项目自动生成的计算机化认知诊断自适应测验研究  57-58
第二部分研究问题及研究总体设计  58-63
  2.1 问题的提出  58-60
  2.2 研究的价值与意义  60
  2.3 研究内容及研究流程设计  60-61
  2.4 研究特色与创新之处  61-63
第三部分小学儿童数学问题解决认知成分(模型)的确定  63-74
  3.1 研究目的  63
  3.2 研究方法与过程  63-68
    3.2.1 影响小学儿童数学问题解决项目难度的认知成分析出与确认  63-66
    3.2.2 分析方法  66-67
    3.2.3 测试材料  67-68
    3.2.4 测试对象  68
    3.2.5 分析工具  68
  3.3 研究结果与分析  68-72
    3.3.1 根据加减问题解决认知成分基本假设给变量赋值  68-69
    3.3.2 使用线性Logistic心理测量学模型估计项目参数  69-70
    3.3.3 小学儿童数学问题解决认知成分检验  70-72
  3.4 小结与讨论  72-74
第四部分小学儿童数学问题解决认知诊断子系统的编制研究  74-104
  4.1 研究目的  74
  4.2 研究方法与过程  74-90
    4.2.1 认知诊断的基本理论与方法  74-82
    4.2.2 小学儿童数学问题解决认知诊断测验的编制  82-84
    4.2.3 认知诊断HO-DINA模型参数估计的MCMC算法及其实现  84-88
    4.2.4 测试材料  88-89
    4.2.5 测试对象  89-90
    4.2.6 分析工具  90
  4.3 研究结果与分析  90-102
    4.3.1 HO-DINA模型参数估计程序准确性Monte-Carlo验证  90-93
    4.3.2 认知属性间层级关系的HCI指标检验  93-94
    4.3.3 HO-DINA模型参数估计结果及资料模型拟合检验  94-96
    4.3.4 小学儿童加减问题解决认知属性的认知诊断  96-100
    4.3.5 小学儿童加减问题解决问题表征策略诊断  100-102
  4.4 小结与讨论  102-104
第五部分小学儿童数学问题解决认知诊断测验项目自动生成子系统编制研究  104-120
  5.1 研究目的  104
  5.2 研究方法与过程  104-113
    5.2.1 用于认知诊断的项目自动生成基本构思及设计  104-109
    5.2.2 项目生成器(CD_AIG)的程序编制  109-111
    5.2.3 测试材料  111-112
    5.2.4 测试对象  112-113
    5.2.5 分析工具  113
  5.3 研究结果与分析  113-118
    5.3.1 项目模板参数分布调查  113-114
    5.3.2 项目自动生成的信度检验  114-115
    5.3.3 自动生成项目的有效性检验  115-118
  5.4 小结与讨论  118-120
第六部分项目自动生成的小学儿童数学问题解决认知诊断CAT子系统编制研究  120-137
  6.1 研究目的  120
  6.2 研究方法与过程  120-127
    6.2.1 项目自动生成的认知诊断CAT优势  120-122
    6.2.2 项目自动生成的小学儿童数学问题解决认知诊断CAT设计  122-127
    6.2.3 测试材料  127
    6.2.4 测试对象  127
    6.2.5 分析工具  127
  6.3 研究结果与分析  127-136
    6.3.1 认知诊断CAT初始题选取方法及选题策略研究  127-129
    6.3.2 ICC诊断系统简介  129-133
    6.3.3 被试在ICC诊断系统测试的能力分布及诊断结果  133-134
    6.3.4 ICC诊断系统的测量信度及测量效度分析  134-136
  6.4 小结与讨论  136-137
第七部分结论  137-139
  7.1 研究结论  137-138
  7.2 讨论与展望  138-139
参考文献  139-153
附录  153-157
致谢  157-158
读博期间发表的论文及主持参与的课题  158

项目自动生成的小学儿童数学问题解决认知诊断CAT编制

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