基于题目作答时间信息的认知诊断模型

在认知诊断评估中利用过程性数据，如作答时间信息，能进一步提升诊断精度。通过建立被试正确作答概率与个体速度参数之间的回归模型，开发了更简洁的新模型：RRT-DINA模型。采用实证与模拟研究，与JRT-DINA模型比较，探讨了新模型的性能。PISA2012数据研究表明，RRT-DINA模型的拟合效果更好。模拟研究结果表明：（1）RRT-DINA模型可采用MCMC算法实现参数估计，估计精度较高。（2）当以RRT-DINA生成数据时，RRT-DINA的题目参数估计精度优于JRTDINA；当以JRT-DINA生成数据时，JRT-DINA的题目参数估计精度稍微优于RRT-DINA。（3）当以RRT-DINA生成数据时，RRT-DINA的判准率优于JRT-DINA模型；当以JRT-DINA生成数据时，JRT-DINA的判准率稍微优于RRT-DINA，且差距较小。