本文選題：分離 + 多級(jí)評(píng)分��； 參考：《心理科學(xué)》2017年01期

【摘要】：本文基于DINO模型開發(fā)出一種分離型的多級(jí)評(píng)分認(rèn)知診斷模型(P-DINO模型),并采用Monte Carlo模擬與實(shí)證研究相結(jié)合的范式,探討了新模型的性能與有效性。結(jié)果表明:(1)P-DINO模型參數(shù)估計(jì)精度較好,參數(shù)估計(jì)的穩(wěn)健性較強(qiáng)。(2)采用MCMC算法可以實(shí)現(xiàn)該模型的參數(shù)估計(jì),估計(jì)結(jié)果較理想。(3)測(cè)驗(yàn)長(zhǎng)度的增加能有效提高模型的判準(zhǔn)率,被試人數(shù)的增加對(duì)判準(zhǔn)率的提高相對(duì)較小,屬性個(gè)數(shù)的增加會(huì)降低判準(zhǔn)率。(4)在抑郁癥狀評(píng)估中,P-DINO模型的表現(xiàn)要優(yōu)于DINO模型與傳統(tǒng)的抑郁癥狀評(píng)估。
[Abstract]:In this paper, based on Dino model, a separate multilevel scoring cognitive diagnosis model (P-DINO model) is developed, and the performance and validity of the new model are discussed by combining Monte Carlo simulation with empirical research. The results show that: (1) the parameter estimation accuracy of P-DINO model is better, and the parameter estimation is robust. (2) the MCMC algorithm can be used to estimate the parameters of the model, and the estimation results are satisfactory. (3) the accuracy of the model can be improved by increasing the test length. The increase of the number of subjects is relatively small to the improvement of the accuracy rate, and the increase of the number of attributes will reduce the accuracy rate. (4) the performance of P-DINO model is better than that of Dino model and traditional depressive symptom evaluation in depressive symptom evaluation.
【作者單位】： 江西師范大學(xué)心理學(xué)院;北京大學(xué)中國教育財(cái)政科學(xué)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(31300876,31660278,31100756,31160203,31360237,31260236) 江西省高校人文社科項(xiàng)目(XL1507,XL1508) 江西省教育科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(12YB088,13YB029) 江西師范大學(xué)青年英才培育資助計(jì)劃等課題的資助
【分類號(hào)】：B842.1

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2082888