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改进的最大优先指标及在计算机化自适应诊断测验中的应用

作　者: 潘奕娆
导　师: 丁树良
学　校: 江西师范大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 计算机化自适应测验 认知诊断 最大优先级指标法 Monte Carlo模拟
分类号: TP391.76
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 51次
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内容摘要


选题策略是计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Testing,CAT)的核心内容,它不仅使测验具有智能性而且它的优劣直接影响测验的好坏。传统的CAT容易造成安全危险,而内容上的限制则更难处理。程莹在2009年提出的最大优先级指标法(Maximum Priority Index Method,MPI)在一定程度上可以满足非计量学约束,但是仍然会出现违背约束条件和偏向选择约束条件相对少的项目的情况。本文对MPI进行了改进,并结合极大化Fisher信息量方法,提出4种新的选题策略:改进的最大优先级指标法,指数式方法,加法式方法,权重式方法。Monte Carlo模拟表明,改进的最大优先级指标法不存在违背约束条件的情况,且对能力的估计也更为精确;指数式方法和加法式方法因为发挥了极大化Fisher信息量方法的优势,在被试能力估计上表现较好;而权重式方法由于在测验初期降低权重,其表现也比原MPI方法好。相对于基于项目反应理论的CAT(IRT-CAT),具有认知诊断功能的CAT(CD-CAT)不仅能够知晓被试对技能的掌握情况,而且能够了解不同个体间存在的知识状态和认知结构的差异,这使得对CD-CAT的研究越来越受到研究人员的关注。认知诊断的诊断实际上是模式识别。本文将改进的最大优先级指标法应用于认知诊断测验中,提出了一种既能满足属性平衡又能有效处理相似属性模式的新的CD-CAT选题策略:改进的极大化判别认知诊断模型信息量指标法( Modified Maximum Global Discrimination--Cognitive Diagnosis Model Information Index Method, MGCDI)。通过Monte Carlo模拟,比较MGCDI、修正的极大化判别指标法(Modified Maximum Global Discrimination Index Method ,MMGDI)、认知诊断模型信息量指标法(Cognitive Diagnosis Model Information Index Method,CDI)等3种选题策略在4种不同属性层级结构下的优劣性。结果表明:(1)MGCDI不仅具有MMGDI的平衡属性和CDI的处理相似属性模式的优点,还拥有更高的模式判准率和属性平均判准率;(2)MGCDI最好,MMGDI次之,CDI最差;(3)三种选题策略在无结构上的表现均为最好,在发散型结构上的表现最差。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
1 引言  8-11
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-10
  1.3 本文主要内容及创新点  10
  1.4 本文的组织结构  10-11
2 计算机化自适应测验  11-22
  2.1 项目反应理论  11-12
    2.1.1 项目反应理论的理论基础  11
    2.1.2 项目反应理论的常用模型  11-12
  2.2 计算机化自适应测验  12-16
    2.2.1 计算机化自适应测验简介  12-14
    2.2.2 被试能力的估计方法  14-16
  2.3 选题策略  16-22
    2.3.1 传统的选题策略  16-17
    2.3.2 满足非计量学约束条件的选题策略  17-22
3 新选题策略与实验设计  22-30
  3.1 四种新选题策略  22-25
    3.1.1 改进的最大优先级指标法  22-23
    3.1.2 指数式最大优先级指标法  23-24
    3.1.3 加法式最大优先级指标法  24
    3.1.4 权重式最大优先级指标法  24-25
  3.2 实验设计与过程  25-28
    3.2.1 实验目的  25
    3.2.2 蒙特卡罗方法  25-26
    3.2.3 数据和参数  26
    3.2.4 实验过程  26-27
    3.2.5 评价指标  27-28
  3.3 实验结果与讨论  28-30
    3.3.1 实验结果  28-29
    3.3.2 结果分析与讨论  29-30
4 认知诊断模型简介  30-35
  4.1 认知诊断介绍  30-32
    4.1.1 认知诊断介绍  30-31
    4.1.2 DINA 模型介绍  31-32
    4.1.3 Kullback-Leibler 信息量  32
  4.2 模式识别  32-33
    4.2.1 模式识别简介  32-33
    4.2.2 模式识别与认知诊断  33
  4.3 CD-CAT 选题策略  33-35
    4.3.1 MMGDI 方法  33-34
    4.3.2 CDI 方法  34-35
5 CD-CAT 选题策略与实验设计  35-43
  5.1 新选题策略----MGCDI 指标法  35
  5.2 CD-CAT 实验设计  35-39
    5.2.1 实验目的  35
    5.2.2 实验过程  35-38
    5.2.3 评价指标  38-39
  5.3 实验结果与讨论  39-43
    5.3.1 实验结果  39-41
    5.3.2 结果分析  41-43
6 总结与展望  43-44
参考文献  44-48
附表  48-50
在读期间公开发表论文（著）及科研情况  50-51
致谢  51

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 机器辅助技术 > 机器辅助测试(CAT)
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