分类: 心理学 >> 心理测量 提交时间: 2023-11-22
摘要: G-DINA (the generalized deterministic input, noisy and gate)模型限制条件少,应用范围广,满足大量心理与教育评估测验数据的要求。研究提出一种适用于G-DINA等模型的同时标定新题Q矩阵与项目参数的认知诊断计算机化自适应测验(CD-CAT)在线标定新方法SCADOCM,以期促进CD-CAT在实践中的推广与应用。本研究分别基于模拟题库以及真实题库进行研究,结果表明:相比传统的SIE方法,SCADOCM在各实验条件下均具有较为理想的标定精度与标定效率,应用前景较好;SIE方法不适用于饱和的G-DINA等模型,其各实验条件下的Q矩阵标定精度均较低。
分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 双目标CD-CAT的测验结果既可用于形成性评估也可用于终结性评估。基尼指数可度量随机变量的不确定性程度, 值越小则随机变量的不确定程度越低。本文用基尼指数度量被试知识状态类别以及能力估计置信区间后验概率的变化, 提出基于基尼指数的选题策略。Monte Carlo实验表明与已有的选题策略相比, 新策略的知识状态分类精度和能力估计精度都较高, 同时能有效兼顾题库利用均匀性, 并能快速实时响应, 且受认知诊断模型和被试知识状态分布的影响较小, 可用于实际测验中含多种认知诊断模型的混合题库。
分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的维护有着至关重要的作用, 而在线标定是一种重要的项目增补方式。基于数据挖掘中特征选择(Feature Selection)的思路, 提出一种高效的基于熵的信息增益的在线标定方法(记为IGEOCM), 该方法利用被试在新旧题上的作答联合估计新题的Q矩阵和项目参数。研究采用Monte Carlo模拟实验验证所开发新方法的效果, 并同时与已有的在线标定方法SIE、SIE-R-BIC和RMSEA-N进行比较。结果表明:新开发的IGEOCM在各实验条件下均具有较好的项目标定精度和项目估计效率, 且整体上优于已有的SIE等方法; 同时, IGEOCM标定新题所需的时间低于SIE等方法。总之, 研究为CD-CAT题库中项目的增补提供了一种更为高效、准确的方法。
分类: 心理学 >> 心理测量 提交时间: 2021-07-30
摘要: 项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的维护有着至关重要的作用,而在线标定是一种重要的项目增补方式。基于数据挖掘中特征选择(Feature Selection)的思路,提出一种高效的基于熵的信息增益的在线标定方法(记为IGEOCM),该方法利用被试在新旧题上的作答联合估计新题的Q矩阵和项目参数。研究采用Monte Carlo模拟实验验证所开发新方法的效果,并同时与已有的在线标定方法SIE (Chen et al., 2015)、SIE-R-BIC和RMSEA-N (谭青蓉,2019)进行比较。结果表明:新开发的IGEOCM在各实验条件下均具有较好的项目标定精度和项目估计效率,且整体上优于已有的SIE等方法;同时,IGEOCM标定新题所需的时间低于SIE等方法。总之,研究为CD-CAT题库中项目的增补提供了一种更为高效、准确的方法。
分类: 心理学 >> 心理测量 提交时间: 2020-09-02
摘要: 双目标CD-CAT的测验结果既可用于形成性评估也可用于终结性评估。基尼指数可度量随机变量的不确定性程度,值越小则随机变量的不确定程度越低。本文用基尼指数度量被试知识状态类别以及能力估计置信区间后验概率的变化,提出基于基尼指数的选题策略。Monte Carlo实验表明与已有的选题策略相比,新策略的知识状态分类精度和能力估计精度都较高,同时能有效兼顾题库利用均匀性,并能快速实时响应,且受认知诊断模型和被试知识状态分布的影响较小,可用于实际测验中含多种认知诊断模型的混合题库。