概率性输入,噪音“与”门(PINA)模型

当前认知诊断测验的主要目的是对被试进行合理分类,进而采用类别变量去描述被试对某技能或知识(即认知属性)的掌握情况,但该粗糙的分类方法不能精细地区分不同被试之间的差异。对此,采用掌握概率这一连续变量去描述被试对某认知属性的掌握情况是一种值得尝试的做法。本文首先基于高阶潜在特质(简称"潜质")模型给出了认知属性掌握概率的量化定义,之后与多成分潜质模型相结合提出了概率性输入,噪音"与"门(PINA)模型;其次,采用MCMC算法实现了对PINA的参数估计,结果表明参数估计程序对各参数的估计返真性均较好;最后,以ECPE数据为例来说明PINA在实际测验分析中具有可行性。