項目增補(Item Replenishing)對認知診斷計算機自適應測驗(CD-CAT)題庫的開發(fā)和維護有著至關(guān)重要的作用。在CAT或CD-CAT框架下,在線標定是一種重要的項目增補方式。然而,目前CD-CAT中可同時標定Q矩陣與項目參數(shù)的在線標定方法寥寥無幾,且已有的方法均是基于決定型輸入噪音與門模型(DINA)提出,這些方法可能無法直接適用于更一般化的認知診斷模型。本文的目的在于開發(fā)既能適用于縮減模型,也能適用于飽和模型的廣義在線標定方法。本研究在已有在線標定方法SIE和JEA的基礎(chǔ)上,基于項目先驗信息提出了方法SIE-R,SIE-R-CY,JEA-R和JEA-R-CY,同時基于模型復雜性提出了SIE-RBIC和JEA-R-BIC方法。此外,基于觀察作答分布與期望作答分布間一致性的思路提出了RMSEA-N方法。為驗證本文提出的CD-CAT廣義在線標定方法的性能,本文展開了兩項Monte Carlo實驗研究。探討了各在線標定方法在DINA、DINO、ACDM、RRUM和G-DINA等模型下的效度,同時考察了項目參數(shù)范圍(U[0.05,0.25]和U[0.1,0.4])、在線標定設計(隨機標定設計和自適應標定設計)以及樣本大小(500、1000和1500)等因素對各在線標定方法的影響。研究結(jié)果表明:(1)本研究提出的Q矩陣與項目參數(shù)的廣義在線標定方法具有較為理想的項目標定精度,相較于已有方法具有更廣泛的適用性。(2)項目參數(shù)范圍的取值越小即項目質(zhì)量越高,各在線標定方法的Q矩陣和項目參數(shù)估計正確率越高;在線標定設計對各在線標定方法的Q矩陣估計正確率有較小的影響,而對項目參數(shù)估計正確率的影響可忽略不計;大部分在線標定方法的Q矩陣與項目參數(shù)估計正確率均隨樣本量的增加而提高。(3)在DINA和DINO模型中,SIE-R-CY方法的項目標定精度最為理想,RMSEA-N方法次之;在ACDM、RRUM和G-DINA模型中,基于不同的項目參數(shù)范圍及樣本大小,RMSEA-N和SIE-R-BIC方法各有其優(yōu)勢。因而實際應用者可以根據(jù)具體條件選擇適當?shù)脑诰�標定方法。最后,文章探討了研究中存在的缺陷與不足,以及CD-CAT中Q矩陣與項目參數(shù)的廣義在線標定方法的發(fā)展方向。
【學位單位】：江西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：B841
【部分圖文】：

4.3 實驗結(jié)果4.3.1 DINA 模型下各在線標定方法的性能與比較圖4-2和4-3呈現(xiàn)了DINA模型中，各在線標定方法在不同條件下的Q矩陣和項目參數(shù)估計正確率。DINA模型中所有在線標定方法在各條件下的Q矩陣正確估計率介于[0.784,1]之間，項目參數(shù)估計正確率均小于0.105，Q矩陣估計正確性和項目參數(shù)估計精度尚可，說明本文拓展和開發(fā)的在線標定方法在DINA模型下具有較好的性能。圖4-2 DINA模型下，不同在線標定方法Q矩陣估計正確率從圖4-2可看出，DINA模型中各在線標定方法在項目參數(shù)范圍U[0.05,0

38圖4-3 DINA模型下，不同在線標定方法項目參數(shù)估計正確率DINA模型下各在線標定方法的項目參數(shù)估計正確率如圖4-3所示。DINA模型下各在線標定方法在項目參數(shù)范圍為U[0.05,0.25]時具有更高的項目參數(shù)估計正確率。各在線標定方法項目參數(shù)估計正確率的范圍在項目參數(shù)范圍為U[0.05,0.25]時介于[0.044,0.087]之間，在項目參數(shù)范圍為U[0.1,0.4]時介于[0.059,0.105]之間。SIE-R-CY方法在兩種項目參數(shù)范圍下均具有最佳的項目參數(shù)估計精度。在項目參數(shù)范圍為U[0.05,0.25]時，SIE方法的項目參數(shù)估計精度略低于SIE-R-CY方法，優(yōu)于其他在線標定方法；在項目參數(shù)范圍為U[0.1,0.4]時，RMSEA-N方法的項目參數(shù)估計精度次于SIE-R-CY方法，優(yōu)于其他在線標定方法。在線標定設計對各在線標定方法項目參數(shù)估計正確率的影響幾乎可以忽略不計，

404.3.2 DINO 模型下各在線標定方法的性能與比較圖4-4和4-5呈現(xiàn)了DINO模型中，各種在線標定方法在不同條件下的Q矩陣和項目參數(shù)估計正確率。DINO模型中所有在線標定方法在各條件下的Q矩陣正確估計率介于[0.792,1]之間，項目參數(shù)估計正確率均小于0.105，具有較好的Q矩陣估計正確性和項目參數(shù)估計精度，說明本文拓展和開發(fā)的在線標定方法在DINO模型下的性能較為理想。圖4-4 DINO模型下，不同在線標定方法Q矩陣估計正確率從圖4-4可看出，DINO模型中各在線標定方法在項目參數(shù)范圍U[0.05,0.25]和U[0.1,0.4]下均具有較好的Q矩陣估計正確率，其中RMSEA-N方法在兩?

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本文編號：2816908