江西省教育厅青年科学基金(GJJ10238)
- 作品数：7 被引量：129H指数：6
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- 相关机构：江西师范大学赣南师范大学福建师范大学更多>>
- 发文基金：江西省教育厅青年科学基金国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：哲学宗教自动化与计算机技术理学更多>>
- 认知诊断测验蓝图的设计被引量：65
- 2011年
- 通常认为由属性和项目关联阵(即Q矩阵)的列对应的项目充任认知诊断测验中行为样本,其实这种做法不能有效防止理想反应模式的误判。如在测验之前便可确定欲测之属性及层级关系,找到可达阵,可证明可达阵的各个列对应的项目类在认知诊断测验中必不可少,否则在理想反应模式下就一定有一些被试会被误判。本文给出充分必要Q矩阵的概念,以区别Tatsuoka(1995,2009)讨论过的充分Q矩阵概念。充分必要Q矩阵才能有效指导测验的编制。
- 丁树良汪文义杨淑群
- 关键词：可达矩阵计算机化自适应测验
- 引入曝光因子的计算机化自适应测验选题策略被引量：34
- 2011年
- 在计算机化自适应测验(CAT)的研究中,制定既高效又安全的选题策略是一个追求目标。用极大项目信息量准则(MIC)选题使得测验效率高、能力估计准确,缺点是项目调用很不均匀,影响考试的安全;按a分层法通过控制试题曝光率以提高考试的安全性,但该方法可能会使测验效率略有下降,且该方法在各层内部无法实现对区分度的调整。本文针对上述两种选题策略的优缺点,对0-1评分下的CAT,通过引入曝光因子、分阶段自动调整区分度的影响以及提高选题准确性等手段,对MIC和a-STR进行改进,引入了两类新的选题策略。计算机模拟实验显示,新的选题方法效果比较理想。
- 程小扬丁树良严深海朱隆尹
- 关键词：计算机化自适应测验
- 影响AHM与DINA诊断准确率的因素研究被引量：11
- 2011年
- 对属性层级模型(AHM)和确定性输入、噪声"与"门模型(DINA)2个认知诊断模型,讨论不同因素对判准率的影响.实验表明,含有可达阵的测验比不含可达阵的测验判准率高.对于线型结构测验长度达到一定值以后,增加测验长度对诊断准确率的改进不大.虽然总体而言,DINA分类准确性要优于AHM,属性结构紧密度越大,判准率越高;但是AHM估计结果符合属性层级结构,而DINA估计结果却可能违背属性层级关系,这和2011年De Carlo的发现不相同.
- 颜远海丁树良汪文义
- 关键词：可达矩阵
- 子题库题量不平衡的按a分层选题策略被引量：10
- 2011年
- 讨论了子题库中题量的配置是否是最优的问题,分别将子题库划分成项目数相等和不相等的情况进行比较.通过计算机模拟实验显示,当各子题库的项目数量逐层减少时,测验效率与项目曝光率指标都较理想.
- 程小扬丁树良
- 关键词：计算机化自适应测验
- 等级评分模型下的最大信息量分层选题策略被引量：6
- 2012年
- 对于0-1评分模型,R.B.Juan等提出了最大信息量分层选题策略,将此选题策略应用到等级反应评分模型(GRM)中,即以项目j的最大信息量I max(j)作为分层的依据,以取得该项目的最大信息量时能力点值θmax(j)作为项目的综合难度,分别用I max(j)与θmax(j)替代张华华等提出的按a分层和按b分块按a分层方法中的a、b参数,形成最大信息量按a分层选题策略(MI-AS)和最大信息量按b分块按a分层方法(MI-BS).模拟实验结果表明:MI-AS和MI-BS方法较传统的按a分层方法要好.
- 程小扬丁树良朱隆尹巫华芳
- 关键词：计算机化自适应测验等级反应模型
- 计算机化自适应诊断测验中原始题的属性标定被引量：32
- 2011年
- 认知诊断测验项目开发成本较高,要标定大量项目的属性相当费时费力,专家完成这一任务也比较困难。对于在计算机化自适应诊断测验中的项目属性的标定尚未见到报导。在已有的为诊断测验开发的小型题库基础上,本文在计算机化自适应认知诊断测验过程中,植入原始题,对项目属性标定的问题进行探讨,重点研究原始题属性标定的方法及其影响因素,除了MMLE方法和MLE方法外,还建立了一种新的可用于所有非补偿认知诊断模型的属性标定的方法——交差方法。MonteCarlo模拟结果显示,MMLE方法较MLE方法好;在知识状态估计精度较高时,自适应植入原始题较随机植入原始题有一定的优势;随着知识状态估计精度提高和原始题作答次数增加,交差方法与MLE方法基本相当,只是在发散型和无结构型表现欠佳,但是交差方法不需要预先设定项目参数值。
- 汪文义丁树良游晓锋
- 关键词：DINA模型
- 拓广分部评分模型下计算机自适应测验变加权选题策略被引量：5
- 2011年
- 在计算机自适应测验中,对0-1评分模型按a-分层选题是高效安全的策略,但多级评分模型的项目难度/步骤参数有多个而无法直接应用这种选题策略。信息函数能够很好地综合项目所有参数及能力参数,但最大信息量选题策略会影响考试安全。本文提出一种变加权选题策略,它通过调用一个与信息量相关联的函数,该函数与信息量成正比,与区分度的某个幂函数成反比,从而达到既能综合项目所有参数又按a分层的效果。在GPCM模型下用蒙特卡罗实验进行比较研究,结果显示新的选题策略总体效果比已有相关结果好。
- 程小扬丁树良
- 关键词：CAT
