一种多级评分的广义认知诊断模型

认知诊断是近些年教育测量研究中的热点,大多数的认知诊断模型仅适用于0～1评分的情况.本文提出一种有多个潜变量多个滑动参数的多级评分认知诊断模型——GP-D1NA,只要由评分标准和知识状态能确定理想反应模式,就可以利用此方法进行认知诊断分析.在该方法中,我们给出项目滑动矩阵的概念,将被试的观测得分均看成由某个理想得分的滑动,并采用EM算法估计滑动矩阵.在模拟研究中,采用每掌握一个属性得1分的评分标准,结果表明线性型、收敛型、发散型、无结构型和独立型五种属性层级结构均有较高的判准率.     

基于Q矩阵和广义距离的认知诊断方法

规则空间方法(RSM)和属性层级方法(AHM)是两种重要的认知诊断方法, 近年来受到了广泛关注。本文在属性层级方法和丁树良等人(2009, 2010)改进的Q矩阵理论的基础上, 通过定义观察反应模式与理想反应模式之间的广义距离, 给出了一种识别被试知识状态的认知诊断方法, 即广义距离判别法。通过DINA模型生成被试的作答反应矩阵进行模拟研究, 以模式判准率和属性判准率作为衡量被试知识状态分类准确率指标, 将广义距离判别法、RSM和AHM的分类A方法分别与DINA模型进行比较。结果表明, 本文提出的广义距离判别法具有更好的分类效果。