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C-TEST的潜在类别研究

作　者: 曹艳婷
导　师: 张凯
学　校: 北京语言大学
专　业: 语言学及应用语言学
关键词: C-TEST 潜在类别模型(LCM) 认知诊断语言能力结构极大似然估计
分类号: H319
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 63次
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内容摘要

本文旨在通过对C-TEST看词选拼音部分的语言能力结构的分析将被试按照语言能力结构的不同分类,对考生进行诊断研究。我们采用潜在类别模型这一研究方法,首先按照语言能力结构的不同得到不同的模型M2、M3、…….、Mt,通过似然比卡方统计量G~2、Pearson卡方值x~2、AIC指标、BIC指标比较模型与数据的拟合程度,选取最佳模型,运用极大似然估计法估计出最佳模型的潜在类别概率与条件概率,为我们进行考生分类提供依据,最后将受试者归入不同的潜在类别中。实验材料为C-Test(E-F)级别,代码为J07EF04的试卷的看词选拼音部分,从第61题到70题共计10题;实验被试为参加此次考试的全部考生共计1092人。研究结果表明C-TEST看词选拼音考察了三种语言能力,被试按照这三种能力的不同归入到五个潜在类别中。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
0.引言  7
1.研究背景及文献综述  7-20
  1.1 语言能力结构分析研究文献综述  7-12
    1.1.1 国外相关研究  7-9
      1.1.1.1 技能/成分说  8
      1.1.1.2 一元说  8
      1.1.1.3 交际能力模型的建立  8-9
    1.1.2 汉语能力及其结构分析的方法及文献综述  9-12
      1.1.2.1 因素分析  9-11
        1.1.2.1.1 探索性因素分析  9-10
        1.1.2.1.2 验证性因素分析  10-11
      1.1.2.2 其他方法  11-12
  1.2 认知诊断研究文献综述  12-15
    1.2.1 规则空间模型  13-15
  1.3 总结  15-16
  1.4 潜在类别模型的发展及其应用文献综述  16-20
2.潜在类别分析与潜在类别模型  20-27
  2.1.类别变量与潜在变量  20-21
    2.1.1 类别变量  20
    2.1.2 潜在变量  20-21
  2.2 潜在类别分析  21
  2.3 局部独立性  21-24
    2.3.1 期望值和残差  21-23
    2.3.2 局部独立性  23-24
  2.4 潜在类别分析的数学模型  24-27
    2.4.1 潜在类别模型的参数  25-27
      2.4.1.1 潜在类别概率  25-26
      2.4.1.2 条件概率  26-27
3.实验研究  27-33
  3.1 研究目的  27
  3.2 研究对象  27-28
    3.2.1 材料  27
    3.2.2 被试  27-28
  3.3 研究方法及其实现  28-33
    3.3.1 整理数据  28
    3.3.2 参数估计  28-31
      3.3.2.1 极大似然估计  28-29
      3.3.2.2 迭代估计之EM算法  29-31
    3.3.3 模型适配检验  31-32
      3.3.3.1 似然比卡方统计量G~2  31
      3.3.3.2 Pearson卡方值x~2  31
      3.3.3.3 AIC(Akaike Information Criterion)指标  31-32
      3.3.3.4 BIC(Bayesian Information Criterion)指标  32
    3.3.4 分析软件  32-33
4.结果与讨论  33-44
  4.1 模型选择  33-35
    4.1.1 模型适配指标  33-34
    4.1.2 M3模型适配结果  34-35
  4.2 M3参数估计  35-38
    4.2.1 M3的潜在类别概率  36-37
    4.2.2 M3的条件概率  37-38
  4.3 对M3的进一步分析  38-42
    4.3.1 对M3.2的分析  38-40
      4.3.1.1 模型选择  38-39
      4.3.1.2 模型参数  39-40
    4.3.2 对M3.1的分析  40-42
      4.3.2.1 模型选择  40
      4.3.2.2 模型参数  40-42
    4.3.3 对M3.3的分析  42
  4.4 分派受试者  42-44
5.结论  44
6.研究困难与展望  44-46
参考文献  46-50
附录  50-85
致谢  85

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