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属性不等权重的多级评分属性层级方法 总被引：1，自引：1，他引：0
本文给出基于属性不等权重的等级反应模型(Grade Response Model, GRM)的属性层级方法(Attribute Hierarchy Method, AHM), 简记为属性不等权重的GRM-AHM。在属性层级结构下, 本文利用贝叶斯网与最小二乘两种方法, 提出了被试掌握属性的条件概率与属性权重的计算方法, 发现并解决了属性在不同的项目内权重有可能不相等的问题。本研究进一步将认知诊断推广到多级评分的情形。试验证明, 属性不等权重的GRM-AHM具有较高的判准率。 相似文献
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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。 相似文献
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