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认知诊断中属性权重的研究

作 者: 罗欢
导 师: 丁树良
学 校: 江西师范大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 认知诊断模型 属性层级方法 等级反应模型 最小二乘 贝叶斯网 属性权重
分类号: TP18
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 90次
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内容摘要


当今,传统测验越来越不能满足社会的需求,因为它只能提供给被试一个笼统的分数或能力,对于考生具体的知识状态无法获知。与传统测验相比,认知诊断测验的优势就在于它能够揭示每个被试的具体认知状况,并且有效地、有针对性地对个体进行补救。特别是在教育过程中,教师和学生都希望更多地了解学生所掌握的知识、形成的技能和策略等信息,从而能够促进教与学。Tatsuoka的规则空间模型(RSM)是较早提出且最有影响的认知诊断模型之一,她认为测验评估能够且应该提供被试的具体认知结构,并且用它来指导对被试作出补救决策。属性层次方法(AHM)是规则空间模型的一种变体,该方法假设测验项目是由一组具有层次结构的属性来表征的,然后根据被试的作答反应把被试归类到相应的知识状态中。本研究,认知诊断模型选用的是AHM。目前为止,多级评分的认知诊断还停留在认知属性等权重的阶段.但是一属性一分的评分方法与属性可能具有不等权重的实际情况不相符合,对于两被试掌握某项目中相同个数的属性,而非相同的属性,理应给掌握难度更大的属性的被试更多的分,而不是相同的分数。文中提出一个属性分数权重的计算方法即将贝叶斯网最小二乘方法相结合,发现并解决了属性在不同的项目内权重可能不相等的问题。本研究进一步将认知诊断推广到多级评分的情形。试验证明,属性不等权重的等级反应模型的AHM具有较高的判准率。用蒙特卡洛方法模拟实验,观察属性不等权重的等级反应模型的AHM的模型表现。选用三种分类方法即A、B、LL方法,两个归准率的评价指标即属性模式归准率和属性平均归准率。从试验结果可以发现,在属性带有不同权重的条件下,多级评分模型的三种分类方法(A、B、LL方法)在四种slip的情况下(5%、10%、15%、20%)都保持了非常高的判准率。尤其是A、B方法,属性模式判准率甚至在slip为20%的情况下判准率都在90%以上。试验结果显示属性不等权重的等级反应模型的AHM具有较高的判准率。另外,在测试项目开发阶段,属性分数权重对项目属性评分也有很好的指导作用。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
第1章 引言  9-11
  1.1 研究目的和意义  9
  1.2 本研究所要解决的问题  9-10
  1.3 论文的组织结构与创新点  10-11
第2章 项目反应理论综述  11-15
  2.1 项目反应理论(Item Response Theory)的基础模型  11-12
  2.2 多级评分模型  12-15
第3章 认知诊断理论综述  15-29
  3.1 认知诊断的定义、特征、及意义  15-17
  3.2 认知诊断模型  17-24
  3.3 属性等权重的GRM-AHM  24-29
    3.3.1 确定期望项目反应模式全集  25-26
    3.3.2 多级评分模型AHM 的分类方法  26-29
第4章 属性不等权重的GRM-AHM  29-40
  4.1 权重的确定方法  29-30
  4.2 属性层级模型下的属性权重  30-37
    4.2.1 利用贝叶斯网获取被试掌握项目包含属性的条件概率  30-31
    4.2.2 项目的子项目阵  31-33
    4.2.3 属性权重决策矩阵  33-35
    4.2.4 属性权重的计算方法  35
    4.2.5 计算属性权重的试验设计与结论分析  35-37
  4.3 基于等级反应模型的属性不等权重的AHM  37-40
    4.3.1 期望反应模式的产生与观察反应模式的模拟  38-40
第5章 试验方法与结论  40-45
  5.1 试验设计  40-42
  5.2 试验结果  42-45
第6章 总结与展望  45-46
参考文献  46-50
在学期间学术成果情况  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 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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