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基于認知診斷理論的CAT系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2020-10-13 14:37
   基于認知診斷的自適應測驗是一種新式教學測評方法。在傳統(tǒng)的紙筆考試中,被試者不論其能力的高低,均需要完成相同的筆試題目。這樣的測試顯然具有一定的局限性,即統(tǒng)一化的筆試題目不能很好地反應出被試者的能力。隨著項目反應理論的快速發(fā)展,計算機化自適應測驗逐漸開始進入人們的視線,它能夠根據被試者的能力水平而自適應地選擇適合被試者的題目進行施測,這種測試方法能夠滿足人們對被試者實際能力考查的需求。然而隨著時代的發(fā)展,測試的目的不再僅僅是提供一個分數,而是為教師提供能夠反應被試者實際知識掌握狀態(tài)的結果,同時也能為學生進一步的學習提供指導。認知診斷理論因此應運而生,結合教學研究、心理計量學以及認知科學而逐漸成為計算機化自適應測驗的發(fā)展新方向。目前對于具有認知診斷功能的計算機自適應測驗的研究更多的是停留在理論研究階段,雖然認知診斷理論模型層出不窮,但是能廣泛應用到實際和系統(tǒng)中的較少。另一方面,大部分認知診斷模型因為其自身的局限性,只適用于特定場景,相應的系統(tǒng)也只具備一種模型的實現(xiàn)能力,不適合大面積應用和推廣。本文工作歸納如下,在深入研究和總結了近年來常用的幾種經典的認知診斷模型的基礎上,對認知診斷進行了形式化結構定義,并綜合經典模型的特點,提出了一種新的認知診斷模型——綜合模型。經過實驗,該模型擁有相對較好的完備性和準確性。同時,綜合模型只需要在其模型的基礎上對參數進行定義和修改,便可以生成其它新的模型,具有一定的可擴展性,便于研究者對模型進行橫向對比;诒疚奶岢龅男问交P投x,本文設計并實現(xiàn)了一個認知診斷自適應系統(tǒng)原型系統(tǒng),實現(xiàn)了四種經典模型和我們提出的綜合模型,用于進行模型驗證。同時,該系統(tǒng)也可以為研究者提供一個算法驗證平臺,研究者可以利用系統(tǒng)提供的模塊,自定義新算法并進行算法驗證。
【學位單位】:華北電力大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2018
【中圖分類】:TP391.76;G434
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 引言
    1.2 課題背景及意義
    1.3 國內外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 CAT發(fā)展現(xiàn)狀
        1.3.2 CD-CAT現(xiàn)狀
    1.4 本文的主要研究內容及結構安排
        1.4.1 論文研究內容
        1.4.2 論文結構安排
第2章 基于認知診斷的計算機化自適應測驗
    2.1 引言
    2.2 計算機化自適應測驗CAT
        2.2.1 項目反應理論
        2.2.2 CAT系統(tǒng)
    2.3 認知診斷理論
    2.4 常用的認知診斷模型
        2.4.1 線性邏輯斯蒂克特質模型
        2.4.2 規(guī)則空間模型
        2.4.3 屬性層級模型
        2.4.4 DINA模型
    2.5 小結
第3章 CD-CAT結構化定義及綜合模型建立
    3.1 引言
    3.2 CD-CAT形式化結構定義
        3.2.1 進入水平測評模塊
        3.2.2 項目選擇模塊
        3.2.3 認知診斷模塊
        3.2.4 終止測評模塊
        3.2.5 題庫構建
        3.2.6 評價指標
    3.3 綜合模型建立及形式化定義
        3.3.1 綜合模型
        3.3.2 綜合模型形式化定義
    3.4 小結
第4章 系統(tǒng)的實現(xiàn)與模型驗證
    4.1 引言
    4.2 功能設計
        4.2.1 總體需求分析
        4.2.2 功能設計
    4.3 系統(tǒng)設計
        4.3.1 前端框架層
        4.3.2 輔助功能模塊層
        4.3.3 核心模塊層
        4.3.4 服務端框架層
    4.4 數據庫及安全性設計
    4.5 系統(tǒng)實現(xiàn)
        4.5.1 登陸界面
        4.5.2 學生考試系統(tǒng)
        4.5.3 研究者界面
        4.5.4 系統(tǒng)管理界面
    4.6 模型驗證
    4.7 小結
第5章 總結與展望
    5.1 結論
    5.2 研究展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝

【參考文獻】

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本文編號:2839301

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