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几种常用非补偿型认知诊断模型的比较与选用：基于属性层级关系的考量被引量：21: 2013年; 当前国际上开发了60多种认知诊断计量模型(Fu&Li,2007),各种模型各具特点,实际应用者应根据实际情况选用恰当的模型。本研究以属性层级关系为切入点,采用MonteCarlo模拟的研究方法,比较了属性层级关系正确及有误两种情况下,当前国际上常用的五种认知诊断模型的性能,以充分考察不同认知诊断模型对属性层级关系的依赖程度,及属性层级关系的错误界定对各认知诊断模型诊断正确率的影响,从而为实际运用者在认知诊断模型选用上提供借鉴和参考。; 涂冬波蔡艳戴海琦; 关键词：认知诊断模型

教育认知诊断测验与认知模型一致性的评估被引量：34: 2012年; 构建正确的认知模型是成功进行认知诊断的关键之一,如果认知诊断测验不能完整准确地代表这个认知模型,这个测验的效度就存在问题。属性及其层级可以表示一个认知模型。在认知模型正确基础上,给出了一个计量公式以衡量认知诊断测验能够多大程度上代表认知模型;对于不止包含一个知识状态的等价类及其形成原因进行了分析,对Cui等人的属性层级相合性指标(HCI)提出修改建议,以更好地探查数据与专家给出的认知模型的一致性。; 丁树良毛萌萌汪文义罗芬CUI Ying

一种多策略认知诊断方法:MSCD方法的开发被引量：14: 2012年; 当前国内外开发的认知诊断模型基本上只能处理单策略的测验情景,并假设所有被试均采用同一种加工策略/解题策略,从而忽视了加工策略的多样性及差异性。本研究根据de la Torre和Douglas(2008)采用多个Q矩阵来表征多个加工策略的思想,并结合使用丁树良等(2009)修正的Q矩阵理论及孙佳楠,张淑梅、辛涛和包珏(2011)的广义距离判别法,开发了一种新的多策略认知诊断方法——MSCD方法。Monte Carlo模拟研究结果表明:在单策略测验情景下,传统的单策略认知诊断方法与采用MSCD方法的诊断正确率均比较理想,且差异不大;但在多策略测验情景时,传统的单策略认知诊断方法诊断正确率较低,而MSCD方法的诊断正确率却仍较理想;当加工策略增至5种时,MSCD方法仍有较高的边际判准率、模式判准率以及加工策略判准率。研究表明MSCD方法基本合理、可行。这为实现对加工策略的诊断提供了方法学支持,有利于拓展认知诊断在实际中的应用。; 涂冬波蔡艳戴海琦丁树良; 关键词：Q矩阵

基于属性层级关系的rRUM模型优化--模型解释力及判准率的提升视角被引量：1: 2016年; 以提高认知诊断模型判准率及对数据的解释力为视角,对当前应用较广泛的r RUM模型进行优化(优化后的模型简记为r RUM-AH),并采用Monte Carlo模拟研究及实证研究相结合的范式,比较分析了传统的r RUM模型和r RUM-AH模型的诊断正确率及诊断结果的解释力.研究结果表明:当属性间存在层级关系时,不论在何种实验设计条件下,优化后的r RUM-AH模型属性诊断正确率远远高于传统的r RUM模型;当属性间存在层级关系时,r RUM模型的模式判准率平均不到80%(而r RUM-AH模型平均高达90%以上),难于满足实际需求,此时实际应用者选用该研究新开发的模型是一个较好的选择.; 蔡艳涂冬波; 关键词：认知诊断模型

兼顾测验效率和题库使用率的CD-CAT选题策略被引量：14: 2014年; CD–CAT中已有选题策略较注重测验效率,而对题库使用率不够重视。针对此问题,基于DINA模型,引入两种新的选题策略KLED和RHA,同时对HA进行模拟研究。结果显示:PWKL与KLED只在测验效率上具有优势;KLED若按属性向量分层,题库使用率有所提高,KLED比ED更容易推广到其他有显式表达的诊断模型场合;HA、RHA和RP–PWKL可较好兼顾测验效度和题库使用率,但RP-PWKL需设置项目的最大曝光率阈值。两种新选题方法在定长和变长CD-CAT都具有一定的应用价值。; 汪文义丁树良宋丽红

基于属性多级化的认知诊断计算机化自适应测验设计与实现被引量：13: 2015年; 本研究在传统CD-CAT的基础上进行拓展,开发设计了可以处理属性多级化的CD-CAT(记为p CD-CAT),而且当测验所有属性的水平数Lk=2时则p CD-CAT可简化为CD-CAT,因此传统CD-CAT是本研究设计开发p CD-CAT的一个特例。Monte Carlo模拟实验结果表明:基于属性多级化框架下设计的p CD-CAT具有较好的诊断正确率、题库安全性和较高的测验效率,弥补了传统CD-CAT不足;当属性多级化时,若采用传统CD-CAT方法,则诊断正确率很不理想(属性模式判准不到30%),表明传统CD-CAT在属性多级化测验情景时不适宜,而本文设计的p CD-CAT是一种不错的选择(属性模式判准高达80%以上)。总之,本研究对于进一步拓展CD-CAT在实践中的应用提供了新方法和新技术支持。; 涂冬波蔡艳

0-1评分认知诊断测验设计被引量：4: 2019年; 认知诊断测验设计实质上是测验Q矩阵设计,设计应最大限度覆盖诊断的构念,充分发挥代表认知模型的属性层级关系的重要作用.主张测验充分表达被试知识结构,提倡测验Q矩阵和被试知识状态共享同一层级结构,以实现对被试更加准确的诊断.对于非独立型层级结构,无法实现属性使用次数平衡而应采用题目属性向量使用平衡策略.对Liu Ren(2017)的测验设计提出质疑.; 丁树良罗芬汪文义熊建华

带噪音预处理的改进探索性Q矩阵标定方法被引量：2: 2020年; 考虑到在实际应用中学生在做题时的猜测和失误(统称为噪音)会影响探索性因素分析法所使用的四分相关矩阵的质量,该文提出四分相关矩阵的一种噪音修正方法,并将其应用于Q矩阵标定.模拟研究结果表明:猜测和失误这2种噪音会对Q矩阵的标定产生不利的影响;基于修正后的四分相关矩阵的探索性因素分析法,在样本量较大和噪音较大等情况下,均能有效地提高Q矩阵标定的准确率.; 汪文义高朋宋丽红汪腾; 关键词：Q矩阵数据预处理

神经网络和支持向量机在认知诊断中的应用被引量：11: 2016年; 认知诊断评估的主要问题是如何准确进行被试分类和项目属性标定。本文使用概率神经网络(PNN)和支持向量机(SVM)进行被试分类和属性标定,重点讨论PNN用于诊断的理论根据。模拟研究表明:PNN方法表现最好,训练速度快且具有很好判准率和标定准确率;PNN与GDD方法在分类上表现相当,在独立结构下PNN更好;线性SVM具有较好判准率和标定准确率。软计算中此类方法可非常方便推广至多级评分测验数据分析。; 汪文义丁树良宋丽红邝铮曹慧媛; 关键词：概率神经网络支持向量机

多级评分的认知诊断计算机化适应测验被引量：20: 2016年; 本文在0-1评分的CD-CAT基础上,拓展出了适合多级评分CD-CAT(ps CD-CAT)的认知诊断模型及选题策略,为实现多级评分CD-CAT提供了方法支持。Monte Carlo模拟实验结果表明:本文拓展的多级评分CD-CAT具有较理想的属性诊断正确率及测验效率和题库安全性,可以用于多级评分数据的CD-CAT;模拟实验还表明,整体来看PS-PWKL和PS-HKL两种选题策略具有较高属性判准率、题库安全性和高测验效率,且均优于PS-KL选题策略。总之,本研究对于进一步拓展CD-CAT在实践中的应用提供了认知诊断模型与选题策略等。; 蔡艳苗莹涂冬波

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国家自然科学基金(31160203)

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