非参数认知诊断方法下诊断结果的概率化表征

非参数认知诊断分类方法非常适合课堂评估,其诊断结果采用0-1形式而缺乏概率化表征,不能精细地区分被试属性掌握程度的差异或变化,还缺乏可用于评价真实测验分类结果的信度和效度指标。要刻画被试属性掌握程度的差异,首要的问题是要为非参数认知诊断方法提供一种可以量化属性掌握概率的方法。针对此问题,基于二项分布和玻尔兹曼分布提出非参数认知诊断方法下诊断结果的概率化表征方法,并用于构建分类准确性和分类一致性指标。模拟研究与实测数据分析结果显示：概率化表征方法与非参数认知诊断方法的分类结果高度一致;概率化表征方法与认知诊断模型所得的属性掌握概率十分接近;概率化表征方法所得的属性（模式）掌握概率可用于计算属性（模式）分类准确性和分类一致性指标,在实际测验情景下可作为信度和效度指标,评价诊断结果的重测一致率和判准率。     

引入眼动注视点的联合-交叉负载多模态认知诊断建模

多模态数据为实现对认知结构的精准诊断及其他认知特征(如, 认知风格)的全面反馈提供了可能性。为实现对题目作答精度、作答时间(RT)和视觉注视点数(FC)的联合分析, 本文基于联合-交叉负载建模法提出3个多模态认知诊断模型。实证研究及模拟研究结果表明: (1)联合分析比分离分析更适用于多模态数据; (2)新模型可直接利用RT和FC中信息提高潜在能力或潜在属性的估计准确性; (3)新模型的参数估计返真性较好; (4)忽略交叉负载所导致的负面结果比冗余考虑交叉负载所导致的更严重。     

神经白塞病2例并文献复习

探讨神经白塞病的命名、发病机制、临床表现、诊断、治疗及预后,提高对本病的认识.回顾性分析报告2例神经白塞病患者的临床表现、治疗和预后.神经白塞病在神经系统的表现多样,早期易误诊及漏诊,诊断主要依靠详细的病史询问,一般采用糖皮质激素治疗.     

ARDS诊断——“柏林标准”的价值与意义

急性呼吸窘迫综合征(ARDS)病死率高,其早期准确的诊断是有效治疗的前提.然而,当前ARDS诊断标准的准确性备受质疑,临床迫切需要便捷可靠严谨的诊断标准.“柏林标准”从起病时间、氧合指数、肺水肿的来源及胸部影像学表现四个方面对ARDS进行诊断,是既往诊断标准的总结与延伸,其有效性及准确性已被证实,对于临床诊疗和科学研究有重大意义.     

PET/CT在肺癌诊断中的应用思辨

PET/CT将PET(正电子发射计算机断层显像)和CT(计算机X线断层显像)整合在一台机器上,组成一个完整的显像系统,两种图像优势互补,在肺癌的早期诊断、鉴别、分期和分级上体现了巨大优势.本文就应用PET/CT诊断肺癌中所体现的问题进行探讨.     

功能性胃肠病诊断方法现状分析

功能性胃肠病是一种存在消化道症状,但无法用器质性病变或生化异常来解释的消化道功能性疾病.在消化系统疾病中发病率非常高,严重影响了人们的生活质量.目前临床诊断功能性胃肠病主要依据国际公认的以症状学为诊断依据的罗马Ⅲ诊断标准.但因其病因、发病机制以及病理生理基础并未完全明确,罗马Ⅲ并不是诊断的完美金标准.针对这些环节,国际国内开展了各种各样的检查方法.笔者综述了目前临床上常用的诊断方法以及存在的主要问题,以期协助指导临床诊断及治疗.     

2例异位甲状腺误诊的讨论

探讨异位甲状腺的临床特征、诊断及处理.报导2例误诊的异位甲状腺患者的临床资料,其中一例临床诊断为甲状舌管囊肿,另一例临床诊断为血管瘤.结果2例均行手术切除,一例术后证实为副甲状腺,另一例则为迷走甲状腺需终身服用甲状腺素.医生对异位甲状腺的认识不足及诊断思路较窄,是导致误诊、误治的主要原因.     

行政职业能力倾向测验:历史、现状与未来研究

经过二十多年的发展,行政职业能力倾向测验已经成为公务员考试中不可缺少的测评工具之一。在实践发展中,行测内外部的变化引发了许多研究问题。然而,现有研究的广度和深度都较为有限。为了提高行测的科学化水平,该文指出未来亟需从以下方面开展研究:(1)借鉴认知诊断理论对各个题型进行研究;(2)测量结构的确立;(3)分级分类考试的架构设计;(4)新题型开发;(5)分数合成;(6)试题公平性等。     

题库结构对原始题在线属性标定准确性之影响研究

目前已有研究证明可达阵在认知诊断测验编制中起重要作用,但迄今为止并没有引起普遍注意。本文主要讨论当题库缺少某些可达阵对应的项目类,对原始题的属性向量在线标定的准确性的影响。本文对含6个属性的独立型结构进行了模拟试验,结果显示：如果题库不充要,原始题的属性标定准确性受到影响,题库中非可达阵中项目对标定有一定的弥补作用。间接印证了可达阵在认知诊断题库起到非常重要的作用。     

认知诊断CAT中项目曝光控制方法的比较

项目曝光率关系到题库建设和测验安全,是计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Testing, CAT)需要考虑的重要问题。在认知诊断 CAT 情形下,首先基于传统 CAT 中 a-分层方法的思想提出按项目信息量对题库分层的分层多阶段(Stratified Multistage, SM)选题方法;然后将 SM 方法与项目合格(Item Eligibility, IE)方法相结合得到SMIE方法。在此基础上,开展模拟研究比较SM、IE、SMIE、最大修正优先指标(Maximum Modified Priority Index, MMPI)方法、限制阈值(Restrictive Threshold, RT)方法和限制进度(Restrictive Progressive, RPG)方法的选题表现。总体上,它们的测量精度从高到低依次为IE、SM、SMIE、RT、RPG和MMPI方法;项目曝光分布均匀性的优劣次序为MMPI、RPG、SMIE、RT、SM和IE方法;SMIE和RT方法能较好地平衡测量精度和项目曝光均匀性要求。