一种优化的多级评分认知诊断模型

本研究在P-DINA模型基础上开发了一种全新的多级评分认知诊断模型——r P-DINA模型。与P-DINA模型相比,r PDINA模型理论上更具优势:它成功克服了P-DINA模型"将被试得分推向0分或满分两个极端"等不足;且r P-DINA模型较P-DINA模型更为充分地利用了多级评分数据原有特征,从而大大提高了模型的诊断正确率。Monte Carlo模拟结果表明:(1)改进后的r P-DINA模型无论是在无结构还是有结构的属性层级关系下,参数估计的精度及属性诊断正确率均明显优于P-DINA模型;(2)r P-DINA模型可以处理测验属性更多的测验情景,当测验认知属性高达9个时,其属性边际判准率及模式判准率仍高达96.4%和81.6%。     

项目反应理论框架下多级评分项目的信息函数

目的是给出多级评分项目的信息函数计算公式,同时通过几个实例讨论了多级评分项目信息函数在实践中的应用。主要取得了如下成果：（1）首先通过一个例子给出了测验项目的样本空间;（2）以二参数逻辑斯蒂模型为基础,讨论了几种多级评分项目的概率函数,并在此基础上给出了多级评分项目的信息函数计算公式;（3）通过几个实例讨论了多级评分项目信息函数在实践中的应用     

纳入协变量信息的多级计分认知诊断模型

在多级计分协变量认知诊断框架下,提出了一种可同时纳入连续协变量信息和多类别协变量信息的多级计分认知诊断模型GPDM-C,实现了其DINA形态的GPDINA-C的MCMC参数估计.模拟研究的结果显示,GPDINA-C拥有较好的属性/模式判准精度和参数估计能力,相较于未纳入协变量信息的GPDINA,GPDINA-C有更好的...     

超越优美、崇高和悲剧——《陶醉的圣·特雷莎》与神性享乐

从《陶醉的圣·特蕾莎》这一雕塑,我们可以发现审美、宗教、受虐三种快感方式的同时呈现,它映射出的是狄奥尼索斯(Dionysus)的酒神精神。神性享乐(女性的第三种享乐),摆脱了身体被生殖器殖民的现状。这种趋向,将无意识带向了神性的彼岸——全身性的高潮——这不仅将痛感和快感交融,消融彼此的界限,同时也超越两者,超越了优美、崇高和悲剧的美学范畴。     

不同链接函数下多级评分认知诊断模型的比较及应用研究

认知诊断测验因具有传统测验所不具备的诊断功能而日益受到重视。当前多级评分认知诊断模型开发中,研究者采用不同的链接函数（Link Function）开发出不同的多级评分认知诊断模型。本研究基于局部或相邻类别链接函数(Local or Adjacent Categories Link Function)的思想,开发出多级评分认知诊断模型LC-DINA研究采用Monte Carlo模拟研究与实证应用研究相结合的方法,将新开发模型与已有模型进行比较并应用于国际数学与科学评估（TIMMS）中,为实际应用者提供了借鉴。     

项目反应理论多级记分模型参数估计的实现

项目反应理论中参数估计程序的实现,一直是研究现代测量理论的学者们关注的问题。该研究从理论上探讨了多级模型参数估计的实现途径,并模拟了5批不同数量及分布情形的项目及被试参数,生成相应的原始得分矩阵,对自编程序及国际流行的相关程序进行了严格的比较校验,验证结果证明本程序具有精确、稳定的性能,并且发现被试量太少将影响参数估计的精确性及稳定性     

肯定性“重要度“语义量词的多级估量模糊集模型建立及其应用

在人员选拔和心理素质评价研究中,需要通过被研究者在特定的问题、事件或情境上所作出的评价,来了解他们的心理活动特点。为了确保评价的可靠性,在量表设定上多采用自然语言的回答方式,如是或否,或极重要、很重要、较重要、稍重要等.等级性自然语言可表征人们评价事物的心理量,称语义量词.但这些语义量词不是一个数值,而是一个边界不确定的数量范围,难以作数量化分析,一直是心理测量方法学研究的重要课题。马谋超提出的模糊评判的“多级估量法”［‘l为等级性自然语言的数量化研究提供了重要的理论依据。优秀军事指挥员心理选拔与…     

多级评分的认知诊断计算机化适应测验

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 (psCD-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。     

基于HO-DINA模型的多级评分认知诊断模型的开发

本文对具有较好发展前景的HO-DINA模型进行拓展,将仅适用于0-1评分题型的HO-DINA模型拓广至可用于多级评分题型,采用MCMC算法实现了对模型参数的估计,并对新模型性能进行了研究。研究发现: （1）本文拓展的多级评分HO-DINA模型参数估计精度较高且诊断正确率较高。（2）多级评分的HO-DINA模型诊断的属性个数越多,属性参数（ 和 ）和s参数估计的精度越差、属性诊断的正确率（MMR和PRM）越低,但能力参数（ ）和g参数的估计精度反而越高。（3）在当前条件下,若想保证属性模式判准率在80%以上,建议诊断的属性个数不宜超过7个。     

基于项目节点的多级评分模型的统一

多级评分项目由于可以提供更多关于被试的信息而被广泛的使用。本文首先通过引用一个多级评分的数学试题, 给出了项目节点这一概念。假设被试在项目节点上的正确反应概率为二参数逻辑斯蒂模型之下, 本文通过分析三种不同类型的多级评分项目, 得出了三个评分模型, 其中一个和等级反应模型在形式上是一样的。鉴于我国目前考试测量所使用的多级评分项目的形式, 可以运用本文所述的项目节点的方法将项目评分模型统一提出。