【摘要】：認(rèn)知診斷評(píng)估方法,從是否需要數(shù)學(xué)模型和是否需要估計(jì)參數(shù),可分為參數(shù)方法和非參數(shù)方法,非參數(shù)方法無(wú)需進(jìn)行參數(shù)估計(jì),且具有條件假設(shè)少、樣本量的依賴性小、容易理解、便于操作等優(yōu)勢(shì),在不同影響因素條件下,不同的非參數(shù)方法具有不同的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。信度和效度是衡量一個(gè)測(cè)量工具優(yōu)劣的關(guān)鍵指標(biāo)。非參數(shù)認(rèn)知診斷方法信效度影響因素的研究,讓更多的一線教師知道認(rèn)知診斷方法在課堂評(píng)估中的適用性,可以增強(qiáng)非參數(shù)認(rèn)知診斷方法的實(shí)踐應(yīng)用性和推廣性。本文分為三個(gè)研究探討非參數(shù)認(rèn)知診斷方法信效度的影響因素,前兩個(gè)為模擬研究,研究三為實(shí)證研究。研究一探討非參數(shù)認(rèn)知診斷方法(MDD,EDD,PNN)在不同項(xiàng)目參數(shù)質(zhì)量、項(xiàng)目數(shù)量、數(shù)據(jù)模擬方法下的判準(zhǔn)率(內(nèi)部效度);研究二探討非參數(shù)認(rèn)知診斷方法(MDD,EDD,PNN)在不同項(xiàng)目參數(shù)質(zhì)量、項(xiàng)目數(shù)量、數(shù)據(jù)模擬方法下的模式一致性(內(nèi)部信度);研究三分為兩個(gè)子研究,子研究一為編制小學(xué)空間與圖形認(rèn)知診斷平行測(cè)驗(yàn);子研究二探討非參認(rèn)知診斷評(píng)估方法(MDD,EDD,PNN)在實(shí)際測(cè)驗(yàn)中的信效度。具體研究結(jié)果如下:(1)MDD的信度和效度受項(xiàng)目參數(shù)質(zhì)量、項(xiàng)目數(shù)量、數(shù)據(jù)模擬方法的影響較小,EDD其次,PNN受影響最大。當(dāng)數(shù)據(jù)模擬方法為滑動(dòng)時(shí),MDD的信度和效度明顯要高于EDD和PNN,PNN與EDD的信度和效度差別不大;在項(xiàng)目參數(shù)質(zhì)量處于低水平且數(shù)據(jù)模擬方法是滑動(dòng)數(shù)據(jù)模擬下,MDD的信度和效度要高于EDD和PNN,PNN與EDD的信度和效度差別不大;(2)非參數(shù)認(rèn)知診斷方法的信度和效度隨項(xiàng)目數(shù)量的增加而增加。項(xiàng)目數(shù)量由少到多地增加,信效度也在增加,但是信效度的增加幅度也在變化,比如10題增加到15題時(shí)信效度的增加幅度大于20題增加到25題時(shí)信效度的增加幅度;(3)非參數(shù)認(rèn)知診斷方法的信度和效度隨項(xiàng)目參數(shù)質(zhì)量的變高而增加,項(xiàng)目參數(shù)質(zhì)量由低向中改變,此時(shí)信效度的增加幅度要大于項(xiàng)目參數(shù)質(zhì)量由中向高改變時(shí)的增加幅度;(4)在實(shí)證研究中,MDD外部信度高于EDD和PNN,EDD高于PNN;MDD的模式判準(zhǔn)率和屬性判準(zhǔn)率高于EDD和PNN,EDD高于PNN;(5)在實(shí)證研究中,MDD、EDD和PNN在不同類型學(xué)生上的屬性通過(guò)率各有優(yōu)勢(shì);MDD區(qū)分成績(jī)良好的學(xué)生和差的學(xué)生的能力較強(qiáng),在區(qū)分學(xué)習(xí)成績(jī)優(yōu)秀的學(xué)生和良好的學(xué)生時(shí),EDD和PNN較好;(6)在實(shí)踐課堂教學(xué)中,如果項(xiàng)目數(shù)量較多且項(xiàng)目參數(shù)質(zhì)量也較高,三種非參數(shù)方法均可以選擇;如果項(xiàng)目數(shù)量較少且項(xiàng)目參數(shù)質(zhì)量也較低,在非參數(shù)方法中選擇MDD較為合適。
【學(xué)位授予單位】：浙江師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：B842.1
【圖文】：

文獻(xiàn)綜述3圖 1.1 屬性層級(jí)結(jié)構(gòu)圖1.1.3 R 矩陣R 矩陣稱為可達(dá)矩陣（Reachable Matrix），表現(xiàn)為一個(gè) K*K 的 0-1 二元行列式矩陣，表達(dá)的是 K 個(gè)屬性之間的直接或間接的關(guān)系。例如：在 R 矩陣中，如果 Rij（i≠j）=1，則說(shuō)明必須先掌握屬性 i，然后才能掌握屬性 j；如果 Rij（i≠j）=0，則說(shuō)明兩屬性間無(wú)直接或間接關(guān)系。屬性與屬性自身為直接關(guān)系，即 Rij（i=j）=1。R 矩陣保證了學(xué)生理想反應(yīng)模式與知識(shí)狀態(tài)的一一對(duì)應(yīng)，便于對(duì)學(xué)生的知識(shí)進(jìn)行判別（丁樹(shù)良, 祝玉芳, 林海菁, & 蔡艷, 2009; 丁樹(shù)良, 羅芬, & 汪文義, 2013;楊淑群, 蔡聲鎮(zhèn), 丁樹(shù)良, 林海菁, & 丁秋林, 2008）。為了更清晰地解釋 R 矩陣的定義

知過(guò)程成分A4 圖式表征指通過(guò)實(shí)際畫(huà)圖或者想象出圖來(lái)幫助解項(xiàng)目中的所表達(dá)的內(nèi)容A5 識(shí)別隱含條件指能根據(jù)已有的某一個(gè)或幾個(gè)條件先導(dǎo)出另一個(gè)或幾個(gè)條件，能夠識(shí)別出的隱含信息，然后利用相關(guān)的信息作此題

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