CD-CAT中基于SCAD惩罚和EM视角的在线标定方法开发——G-DINA模型

G-DINA(the generalized deterministic input, noisy and gate)模型限制条件少,应用范围广,满足大量心理与教育评估测验数据的要求。研究提出一种适用于G-DINA等模型的同时标定新题Q矩阵与项目参数的认知诊断计算机化自适应测验(CD-CAT)在线标定新方法 SCADOCM,以期促进CD-CAT在实践中的推广与应用。本研究分别基于模拟题库以及真实题库进行研究,结果表明：相比传统的SIE方法, SCADOCM在各实验条件下均具有较为理想的标定精度与标定效率,应用前景较好; SIE方法不适用于饱和的G-DINA等模型,其各实验条件下的Q矩阵标定精度均较低。