發(fā)布時間：2018-04-23 04:31

  本文選題：GDD + Q矩陣�。� 參考：《心理學(xué)報》2015年02期

【摘要】：現(xiàn)有的認(rèn)知診斷方法均是在復(fù)雜的統(tǒng)計測量學(xué)知識基礎(chǔ)上構(gòu)建的,需要經(jīng)過大量的運算才可實現(xiàn)對被試的診斷分類。這使得相關(guān)研究者及一線教師在理解和運用某一認(rèn)知診斷方法時困難重重。相比之下,孫佳楠、張淑梅、辛濤和包鈺(2011)提出的廣義距離判別法(GDD)較其他認(rèn)知診斷方法更簡單易用且分類準(zhǔn)確率高。本研究在改進(jìn)的Q矩陣?yán)碚?丁樹良,祝玉芳,林海菁,蔡艷,2009;丁樹良,楊淑群,汪文義,2010)的基礎(chǔ)上,借鑒GDD的思路,提出一種無需進(jìn)行參數(shù)估計的樸素的認(rèn)知診斷方法,即海明距離判別法(HDD)。根據(jù)判別方式的不同將其分為R方法和B方法。采用Monte Carlo模擬的研究方法,以模式判準(zhǔn)率(PMR)和屬性平均判準(zhǔn)率(AAMR)作為衡量被試知識狀態(tài)分類準(zhǔn)確率的指標(biāo),與GDD進(jìn)行比較。結(jié)果表明,HDD具有更簡便的操作步驟和更好的分類準(zhǔn)確率。
[Abstract]:The existing cognitive diagnosis methods are all constructed on the basis of complicated statistical measurement knowledge and need a lot of calculation to realize the diagnosis classification of the subjects. This makes it difficult for researchers and teachers to understand and apply a cognitive diagnosis method. In contrast, the generalized distance discriminant method proposed by Sun Jiannan, Zhang Shumei, Xin Tao and Bao Yuqian (2011) is simpler and easier to use than other cognitive diagnosis methods, and the classification accuracy is higher. On the basis of the improved Q matrix theory (Ding Shuliang, Zhu Yufang, Lin Haijing, Cai Yancheng 2009; Ding Shuliang, Yang Shuqun, Wang Wenyi 2010), a simple cognitive diagnosis method without parameter estimation is proposed. That is to say, the method of distance discrimination of Hemin is HDD. It can be divided into R method and B method according to the different discriminant ways. The Monte Carlo simulation method was used to evaluate the classification accuracy of knowledge status by using the model recognition rate (PMR) and the attribute average rate (AAM) as the index to evaluate the classification accuracy of the knowledge status. The results were compared with GDD. The results show that HDD has more simple operation and better classification accuracy.
【作者單位】： 江西師范大學(xué)心理學(xué)院;
【基金】：江西省研究生創(chuàng)新專項基金(YC2013-B024)資助
【分類號】：B842.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1790477