本文關(guān)鍵詞：修正高階DINA模型下項(xiàng)目和屬性功能差異檢測的性能及應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近些年來測驗(yàn)中的項(xiàng)目功能差異漸漸受到了心理測量學(xué)家以及教育學(xué)家的重視,因?yàn)槠渲苯雨P(guān)系到測驗(yàn)的效度問題和公平性問題。我國幅員遼闊,民族眾多,各地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)文化發(fā)展很不平衡,城鄉(xiāng)差別很大,在大范圍內(nèi)實(shí)行統(tǒng)一考試,必然會造成許多因素影響到考試的公平性和有效性。因此對項(xiàng)目功能差異的研究顯得尤為重要。本研究嘗試從一種新的視角檢測項(xiàng)目功能差異,將項(xiàng)目功能差異的來源拆分兩個:與結(jié)構(gòu)無關(guān)的不利(項(xiàng)目功能差異,DIF)和與結(jié)構(gòu)相關(guān)的不利(屬性功能差異,DAF),并探討采用修正高階DINA模型方法實(shí)現(xiàn)檢測測驗(yàn)中DIF和DAF的性能,影響因素及應(yīng)用。本研究由兩個子研究構(gòu)成:研究一采用Monte Carlo模擬方法探查了修正高階DINA模型在DIF和DAF檢測時的表現(xiàn),研究結(jié)果表明:該模型參數(shù)估計(jì)具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性,精度較高。模型用于DIF和DAF的檢測時,發(fā)現(xiàn):在144個實(shí)驗(yàn)條件中,除個別幾個實(shí)驗(yàn)條件,DIF和DAF檢測犯I類錯誤的概率均小于0.05。而Q陣的復(fù)雜程度,樣本大小,能力分布和屬性區(qū)分度大小四個因素對模型在DIF和DAF的檢測的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力有很大的影響。當(dāng)樣本容量越大時,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力越高。對于DAF的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力,當(dāng)Q陣簡單時,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力總體上高于0.8。當(dāng)Q陣越復(fù)雜,屬性區(qū)分度越高,能力分布越不匹配時統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力越低。當(dāng)樣本容量較大時具有較高統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力,猜測參數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力較高,總體上高于0.8;Q陣越復(fù)雜,屬性區(qū)分度越高,能力分布越不匹配統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力越高。失誤參數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力總體上中等偏低,Q陣越復(fù)雜,屬性區(qū)分度越高,能力分布越匹配,DIF類型越一致,失誤參數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力越高;當(dāng)Q陣為簡單Q陣時,模型的返真性和對DIF、DAF的檢驗(yàn)力也令人滿意。研究二以英語閱讀理解測驗(yàn)為例,探討修正高階DINA模型用于實(shí)測數(shù)據(jù)分析時檢測DIF和DAF的表現(xiàn)。結(jié)果表明:在實(shí)測數(shù)據(jù)下,該模型能夠有效的檢測出存在DIF和DAF的項(xiàng)目,但對DAF的檢測效果會受到Q矩陣是否正確標(biāo)定的影響。綜上所述,基于修正高階DINA模型的DIF和DAF的檢測方法是可行的,其為認(rèn)知診斷框架下同時檢測DAF和DIF的提供了天然框架:在屬性掌握概況相同的條件下,依據(jù)不同組之間在在項(xiàng)目答題上的差異對DIF的檢測可以保證測驗(yàn)的公平性,并且可以提高測驗(yàn)的效度。而在一般能力相同的條件下,依據(jù)不同組別被試在某一屬性的答題表現(xiàn)情況進(jìn)行DAF的檢測可以提供給主試對被試組在不同屬性上的優(yōu)缺點(diǎn)更好的理解和認(rèn)識。
【關(guān)鍵詞】：項(xiàng)目功能差異 屬性功能差異 認(rèn)知診斷 高階DINA模型
【學(xué)位授予單位】：江西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：B841
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 1 引言9-11
• 1.1 問題的提出及研究意義9-10
• 1.2 研究內(nèi)容10-11
• 2 文獻(xiàn)綜述11-23
• 2.1 DIF和DAF11-17
• 2.1.1 基本概念11-12
• 2.1.2 DIF和DAF研究現(xiàn)狀12-17
• 2.2 認(rèn)知診斷的幾個模型介紹17-22
• 2.2.1 DINA模型18-19
• 2.2.2 Higher-Order DINA模型19-20
• 2.2.3 Modified Higher-Order DINA Model修正高階DINA模型20-22
• 2.3 小結(jié)22-23
• 3 Modified HO-DINA模型在DIF和DAF檢測時的性能研究23-55
• 3.1 研究目的23
• 3.2 研究過程23-26
• 3.2.1 研究方法23
• 3.2.2 研究設(shè)計(jì)23-25
• 3.2.3 數(shù)據(jù)模擬25-26
• 3.2.4 研究指標(biāo)26
• 3.3 研究結(jié)果26-53
• 3.3.1 屬性參數(shù)返真性26-30
• 3.3.2 被試參數(shù)的返真性30-34
• 3.3.3 項(xiàng)目參數(shù)的返真性34-37
• 3.3.4 DAF檢測結(jié)果37-43
• 3.3.5 DIF檢測結(jié)果43-53
• 3.4 小結(jié)53-55
• 4 英語閱讀理解測驗(yàn)的DIF和DAF檢測55-64
• 4.1 研究目的55
• 4.2 研究對象55-57
• 4.3 研究方法57
• 4.4 實(shí)驗(yàn)整體參數(shù)估計(jì)57-60
• 4.5 DAF檢測60-61
• 4.6 DIF檢測61-62
• 4.7 小結(jié)62-64
• 5 總結(jié)與討論64-66
• 6 參考文獻(xiàn)66-70
• 7 致謝70

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  本文關(guān)鍵詞：修正高階DINA模型下項(xiàng)目和屬性功能差異檢測的性能及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：337829