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搜索到242篇“ 认知诊断模型“的相关文章

认知诊断模型研究综述: 2024年; 信息技术的发展,尤其是信息技术与教育的结合,使得教育领域一直提倡的因材施教成为可能。认知诊断通过分析学习者的学习数据,进而挖掘学习者的认知状态,为教师实施针对性教学提供支持。认知诊断的常规模型有传统模型、模糊诊断模型、基于神经网络模型和基于深度学习模型。文章首先对当前各类模型的常规算法及其优化算法进行了详细的阐述,然后总结了各类模型的优缺点,最后对未来可能的研究方向进行了预测。; 过珺; 关键词：IRT DINA

认知诊断模型中题目拟合评估的研究: 2024年; 有效应用认知诊断模型(cognitive diagnosis model,CDM)的一个关键步骤是检查模型和测验题目是否拟合。尽管已有研究将IRT中的题目拟合检验方法应用于CDM中,然而这些方法在CDM中的表现仍缺乏系统的比较研究。本研究通过模拟实验比较了χ2,G2,S-χ2,z(r),z(l)和Stone-Q1的一类错误率和统计检验力。实验结果显示,综合一类错误率和统计检验力而言,当用ACDM作为生成模型时,z(r)和z(l)的效果最优;当生成模型是DINA或DINO时,在高质量测验中,z(r)的表现最好,而在低质量测验中,χ2和G2的表现更好。最后通过一个实测数据分析,进一步检验了题目拟合检验方法的实证应用效果。; 高旭亮王芳夏林坡侯敏敏; 关键词：认知诊断模型

基于多级认知诊断模型的精准教学模式探索: 2024年; 精准教学是一种教育方法,它强调使用精确的数据和测量来指导教学决策。这种方法的核心在于通过定期评估学生的学习进度,并根据这些数据调整教学策略,确保每个学生达到预定的学习目标。运用多级认知诊断模型可以将精准教学的过程数据化、可视化,更易针对学生的学习效果推送具有针对性的资源和习题,提高学习效率。本文研究多级认知诊断模型在高职会计专业如何实施精准教学中以期得到更广泛的应用。; 徐以晴; 关键词：会计专业

面向泛化认知诊断模型的进化神经架构搜索研究: 智慧教育利用先进信息技术，包括数字化、网络化和智能化手段，提升教学和学习效率。认知诊断(CD:Cognitive Diagnosis)是其中重要的方法，通过分析学生学习过程和知识掌握情况，优化教学方法，提供个性化的学习服...; 甄诚; 关键词：智慧教育认知诊断模型多目标进化算法

认知诊断模型中被试参数估计方法的选择: 2024年; 根据被试的反应数据获得精细化诊断信息,为研究者提供个性化的指导是CDM的主要目的之一。以往研究在DINA模型下比较了被试参数估计方法(MLE、MAP和EAP)的表现,但在实践中如何选择最有效的方法仍有待研究。本文从理论角度探讨了不同知识状态分布对被试参数估计方法的影响,并进行了模拟研究。结果发现:当属性之间相关时,EAP和MAP方法的分类结果相似并高于MLE。鉴于实践中属性一般呈中等或高相关,建议选择EAP/MAP作为被试参数估计方法。; 周蔓刘彦楼滕雅茹; 关键词：认知诊断模型知识状态 MLE MAP EAP

基于粗糙集约简与概率图的认知诊断模型研究: 2024年; 随着孤独症儿童的数量不断增加,准确且及时地对其进行认知诊断变得愈发重要.构建基于粗糙集约简算法的孤独症诊断知识库,研究基于概率图的认知诊断模型,以提高对孤独症儿童诊断的准确性和效率.实验结果表明:该认知诊断模型的均方根误差值范围为0.10~0.11,平均绝对误差值范围为0.009~0.115,在孤独症儿童的认知诊断中具有较高的准确性和稳定性.; 李庆波赵宇兰张如静; 关键词：数据挖掘孤独症认知诊断模型

机器学习框架下深度神经网络认知诊断模型开发与应用研究: 认知诊断评估(Cognitively Diagnostic Assessments,CDA)旨在评估学习者在知识层面的优劣势,可用于技能、认知过程和问题解决策略的评估,为教师实施针对性补救教学或干预提供参考,以促进学习者...; 陈俊法; 关键词：认知诊断模型神经网络解释性

“双减”背景下中小学作业如何减量提质——基于认知诊断模型的案例研究: 2024年; 中小学作业的减量提质是学校落实“双减”政策、提升课堂教学质量的关键环节。认知诊断理论不仅能有效解决提质增效问题,还可以助力破解个性化、规模化的现实矛盾。本研究以小学六年级数学分数除法单元为研究案例,基于认知诊断模型,提出中小学学生作业减量提质的实践路径,主要包括认知属性界定与划分、认知Q矩阵构建、单元诊断作业题目编制、认知诊断模型选择、学生作业诊断报告获取等五个步骤。结果表明:以试题参数、属性掌握概率为中介桥梁,有利于解决作业设计中“怎么减”与“怎样减得更好”的问题;以理想测量模式、属性掌握模式为重要依据,有利于解决作业设计的提质增效问题。研究建议从提升教师作业设计能力、构建高质量评价体系、构建学校作业资源库三个方面深入探索,助力中小学作业减量提质。; 钱佳石玉; 关键词：认知诊断模型

基于知识关系与试题价值权重的认知诊断模型: 2024年; 现有认知诊断方法忽略了试题中知识点之间存在的显性、隐性相关性以及试题的价值权重,为解决上述问题,文章提出了一种基于神经网络的诊断模型(QENCD)。该模型首先利用Jaccard算法探索知识点间的相似性,发现试题中的显性知识点,并根据特征向量中心性算法求其权重;其次,利用显性知识点信息作为先验信息来推断试题中的隐性知识点;然后,引入学生潜能因素和试题价值权重因素,重新构建交互函数;最后,结合猜测因素预测学生是否能正确回答试题,了解学生实际水平。在4个真实数据集(ASSIST0910、MathEC、Junyi和Math1)上,将QENCD模型与3个统计认知诊断模型(IRT、MIRT、DINA)、3个神经网络认知诊断模型(NCD、CDGK、ICD)进行对比实验;同时,为了验证每个组件的有效性,进行了消融试验,通过移除模型的不同部分(如知识矩阵、试题价值权重等)来评估各部分对模型性能的影响。此外,进行了基于一致性程度指标(DOA)的可解释性实验,以衡量模型的解释能力。对比实验结果表明在4个真实数据集上,与目前最佳的基线模型(ICD)相比,QENCD模型的ACC、AUC平均提高了0.84%、1.12%,RMSE降低了0.38%。消融实验结果显示:模型的不同部分对模型的准确性和解释性都有重要贡献。由4个模型(DINA、NCDM、CDGK和QENCD)在4个真实数据集上的DOA值可知:QENCD模型能够更准确地识别和解释学生的知识状态。; 魏延刘承松

大规模中医师考试评价中认知诊断模型的构建及应用: 2024年; 目的采用认知诊断模型对中医师岗位胜任力第二阶梯考核理论考试进行分析,为大规模医学考试的认知诊断研究提供参考。方法选择2023年参加中医师岗位胜任力第二阶梯考核理论考试的16310位考生作答情况开展认知诊断分析。检验拓广决定型输入噪声与门模型(G-DINA模型)和考试数据之间的拟合程度;在认知诊断框架下进行项目参数分析和信度分析;从不同层面综合分析考生的认知属性掌握情况。结果本研究中16310名考生平均分数为(189.76±40.86)分,共有9994名考生通过了此次考试,通过率为61.28%。考试总题量300题,五个模块中中医基础考核频率最高(132题,占44%),其次是中医临床(87题,占29%)、西医基础(60题,占20%),中医经典(12题,占4%)和医学人文(9题,占3%)考核比例较少。模型拟合指标结果显示,G-DINA模型曲线下面积(AUC)为0.98,说明该模型与本研究数据拟合优秀。项目参数分析结果显示,300道测试题目认知诊断模型的所有区分度均大于0,平均区分度为0.25,整体题目区分度的表现良好。信度分析结果显示,测验水平分类准确率为0.75,属性水平分类准确率为0.83~0.99,表明G-DINA模型的属性分类准确度高。认知诊断分析结果显示,相较于未通过考试的考生,已通过考试的考生对于各模块认知属性的掌握比例更高。结论基于认知诊断的大规模中医考试分析,可为提高中医学人才教育和培养质量提供支撑。; 江哲涵徐玲玲潘姝丞金阿宁; 关键词：标准化考试

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