计算机化自适应诊断测验中原始题的属性标定

被引:27
作者
汪文义 [1 ]
丁树良 [2 ]
游晓锋 [3 ]
机构
[1] 江西师范大学心理学院
[2] 江西师范大学计算机信息工程学院
[3] 外语教育与研究出版社
基金
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词
计算机化自适应诊断测验; 在线属性向量标定; MMLE; DINA模型;
D O I
暂无
中图分类号
B842 [心理过程与心理状态];
学科分类号
040201 ;
摘要
认知诊断测验项目开发成本较高,要标定大量项目的属性相当费时费力,专家完成这一任务也比较困难。对于在计算机化自适应诊断测验中的项目属性的标定尚未见到报导。在已有的为诊断测验开发的小型题库基础上,本文在计算机化自适应认知诊断测验过程中,植入原始题,对项目属性标定的问题进行探讨,重点研究原始题属性标定的方法及其影响因素,除了MMLE方法和MLE方法外,还建立了一种新的可用于所有非补偿认知诊断模型的属性标定的方法——交差方法。MonteCarlo模拟结果显示,MMLE方法较MLE方法好;在知识状态估计精度较高时,自适应植入原始题较随机植入原始题有一定的优势;随着知识状态估计精度提高和原始题作答次数增加,交差方法与MLE方法基本相当,只是在发散型和无结构型表现欠佳,但是交差方法不需要预先设定项目参数值。
引用
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