隨著國內(nèi)外教育考試改革的發(fā)展,教育考試的診斷功能被日益重視。在此背景下,評(píng)估學(xué)生認(rèn)知結(jié)構(gòu)的認(rèn)知診斷被不斷提及,相關(guān)研究日益凸顯,“Q矩陣界定”是其中重要的分支研究。目前,多級(jí)評(píng)分情境下的Q矩陣界定研究較少,且目前存在的多級(jí)評(píng)分Q矩陣修正方法均屬于參數(shù)方法。參數(shù)方法要求樣本量大且運(yùn)行時(shí)間長,無法吻合日常教學(xué)中樣本量小、時(shí)間有限這一現(xiàn)狀,而非參數(shù)方法能滿足以上現(xiàn)實(shí)需求。因此,本研究擬開發(fā)屬性計(jì)分曼哈頓距離法（SA-MD）和屬性計(jì)分項(xiàng)目一致性指標(biāo)法（SA-PICC）用于多級(jí)評(píng)分情境下Q矩陣修正中。本文分為三個(gè)研究:研究一,分析存在Q矩陣誤設(shè)時(shí),多級(jí)評(píng)分情境下的被試得分的變化,以此構(gòu)建SA-MD和SA-PICC兩種Q矩陣修正方法;研究二,通過模擬研究,探討兩種方法在多種因素下的修正效果,考慮的因素有:被試知識(shí)狀態(tài)分布、樣本量、測驗(yàn)屬性數(shù)、Q矩陣誤設(shè)率、項(xiàng)目平均屬性數(shù);研究三,采用實(shí)證數(shù)據(jù),進(jìn)一步驗(yàn)證兩種方法在實(shí)證中的有效性。本研究的主要結(jié)論如下:（1）可合理構(gòu)建PICC指標(biāo),從理論上MD和PICC用于多級(jí)評(píng)分Q矩陣修正中是可行的。（2）在多種條件中,SA-MD均有較優(yōu)的修正效果;在項(xiàng)目平均屬性... 

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
引言
1 文獻(xiàn)綜述
    1.1 認(rèn)知診斷基本概念
        1.1.1 認(rèn)知診斷評(píng)估
        1.1.2 認(rèn)知屬性
        1.1.3 屬性層級(jí)關(guān)系
        1.1.4 Q矩陣?yán)碚?br>    1.2 Q矩陣修正和估計(jì)方法
        1.2.1 Q矩陣修正
        1.2.2 Q矩陣估計(jì)
        1.2.3 評(píng)述Q矩陣修正和估計(jì)方法
    1.3 曼哈頓距離
    1.4 混合評(píng)分的層級(jí)一致性指標(biāo)
2 問題提出和研究設(shè)計(jì)
    2.1 問題提出
        2.1.1 現(xiàn)有的非參數(shù)方法只適用于0-1評(píng)分,較難吻合測評(píng)實(shí)踐
        2.1.2 參數(shù)方法較難在實(shí)踐中推廣
        2.1.3 Q矩陣估計(jì)的結(jié)果缺少合理性解釋
    2.2 問題分析
    2.3 影響因素選擇
    2.4 研究設(shè)計(jì)
    2.5 研究意義
        2.5.1 理論意義
        2.5.2 實(shí)踐意義
3 研究一:MD與 PICC用于Q矩陣修正的思路及合理性
    3.1 研究問題
    3.2 研究目的
    3.3 研究思路圖
    3.4 Q矩陣誤設(shè),被試得分變化情況
    3.5 MD用于Q矩陣修正思路
    3.6 PICC指標(biāo)構(gòu)建和應(yīng)用
        3.6.1 構(gòu)建PICC指標(biāo)
        3.6.2 PICC特性
        3.6.3 PICC計(jì)算示例
        3.6.4 PICC用于Q矩陣修正思路
4 研究二:SA-MD與 SA-PICC用于Q矩陣修正的模擬研究
    4.1 子研究一:SA-MD和 SA-PICC在各條件下的Q矩陣修正效果..
        4.1.1 研究問題
        4.1.2 研究假設(shè)
        4.1.3 研究目的
        4.1.4 研究方法
        4.1.5 研究結(jié)果
        4.1.6 結(jié)論和討論
    4.2 子研究二:SA-MD和 SA-PICC在不同項(xiàng)目屬性數(shù)的Q矩陣修正效果
        4.2.1 研究問題
        4.2.2 研究假設(shè)
        4.2.3 研究目的
        4.2.4 研究方法
        4.2.5 研究結(jié)果
        4.2.6 結(jié)論和討論
5 研究三:SA-MD與 SA-PICC用于Q矩陣修正效果的實(shí)證研究
    5.1 研究問題
    5.2 研究假設(shè)
    5.3 研究目的
    5.4 研究方法
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        5.4.2 實(shí)證數(shù)據(jù)
        5.4.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        5.4.4 研究過程
    5.5 研究結(jié)果
    5.6 結(jié)論和討論
6 綜合討論
    6.1 SA-MD和 SA-PICC具有良好的修正效果
    6.2 項(xiàng)目平均屬性數(shù)對(duì)修正效果和被試分類準(zhǔn)確性的影響較大
    6.3 在實(shí)踐中,SA-MD和 SA-PICC的選擇
    6.4 未來研究方向
7 綜合結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于類別水平的多級(jí)計(jì)分認(rèn)知診斷Q矩陣修正：相對(duì)擬合統(tǒng)計(jì)量視角[J]. 汪大勛,高旭亮,蔡艷,涂冬波.  心理學(xué)報(bào). 2020(01)
[2]一種廣義的認(rèn)知診斷Q矩陣修正新方法[J]. 汪大勛,高旭亮,蔡艷,涂冬波.  心理科學(xué). 2019(04)
[3]認(rèn)知診斷中的Q矩陣及其作用[J]. 王曉慶,丁樹良,羅芬.  心理科學(xué). 2019(03)
[4]一種混合計(jì)分的非參數(shù)認(rèn)知診斷方法:曼哈頓距離判別法[J]. 康春花,楊亞坤,曾平飛.  心理科學(xué). 2019(02)
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[7]一種簡單有效的Q矩陣估計(jì)方法開發(fā):基于非參數(shù)化方法視角[J]. 汪大勛,高旭亮,韓雨婷,涂冬波.  心理科學(xué). 2018(01)
[8]層級(jí)一致性指標(biāo)的多級(jí)評(píng)分拓展[J]. 康春花,吳會(huì)云,孫小堅(jiān),曾平飛.  心理科學(xué). 2018(01)
[9]基于作答數(shù)據(jù)和估計(jì)參數(shù)的Q矩陣估計(jì)[J]. 仇多利,張良.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2016(17)
[10]多級(jí)評(píng)分聚類診斷法的影響因素[J]. 康春花,任平,曾平飛.  心理學(xué)報(bào). 2016(07)

博士論文
[1]DINA改進(jìn)模型（R-DINA）的提出及三個(gè)診斷模型自動(dòng)選擇機(jī)制研究[D]. 宋麗紅.江西師范大學(xué) 2012

碩士論文
[1]非參數(shù)認(rèn)知診斷方法信效度的影響因素：方法比較視角[D]. 趙云川.浙江師范大學(xué) 2019
[2]認(rèn)知診斷Q矩陣估計(jì)方法開發(fā)[D]. 汪大勛.江西師范大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3723970