| HO-GDINA模型的EM算法参数估计 |
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| 引用本文： | 易芹,田伟,杨涛,辛涛,刘彦楼. HO-GDINA模型的EM算法参数估计[J]. 心理学探新, 2017, 0(5): 441-448 |
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| 作者姓名： | 易芹 田伟 杨涛 辛涛 刘彦楼 |
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| 作者单位： | 1. 北京第五中学分校,北京,100009;2. 中国基础教育质量监测协同创新中心,北京,100875;3. 中国教育大数据研究院,济宁,273165 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目(31371047) |
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| 摘 要： | Generalized DINA Model(G-DINA)为认知诊断模型提供了一个一般性的理论框架,而高阶诊断模型不仅能描述被试的总体水平,还能描述被试对属性的掌握情况(微观的认知状态)以及被试掌握属性与能力的关系,提供更丰富的信息。如果能把这两者结合起来,可能对实际诊断工作的操作有较大帮助。文章首先对考虑高阶结构的整合性模型——HO-GDINA模型的形式进行讨论,探讨其参数估计EM算法的实现,并用模拟过程对模型的估计精度进行研究,结果验证了HO-GDINA的EM算法的正确性,并且说明该算法对该模型有较高估计精确度。然后用饱和模型在约束条件下的特殊形式HO-DINA模型对"分数减法"这一经典数据进行EM算法参数估计和具体分析,展示了HO-GDINA在实际情况中的具体使用,并与de la Torre之前用MCMC估计算法得到的研究结果做比较,基本一致,进一步表明HO-GDINA模型的参数估计EM算法在实际情境中的特殊形式下仍然适用。
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| 关 键 词： | 认知诊断模型 HO-GDINA模型 EM算法 估计精度 |
EM Algorithm Parameter Estimation of HO-GDINA Model |
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| Yi Qin,Tian Wei,Yang Tao,Xin Tao,Liu Yanlou. EM Algorithm Parameter Estimation of HO-GDINA Model[J]. Exploration of Psychology, 2017, 0(5): 441-448 |
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| Authors: | Yi Qin Tian Wei Yang Tao Xin Tao Liu Yanlou |
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