贝叶斯网在认知诊断属性层级结构确定中的应用

被引：19

作者：

喻晓锋 ^{[1
,2
]}

丁树良 ^{[1
]}

秦春影 ^{[2
]}

陆云娜 ^{[1
,3
]}

机构：

[1] 江西师范大学计算机信息工程学院

[2] 安徽亳州师范高等专科学校计算机系

[3] 江西省南昌市第一中学

来源：

心理学报 | 2011年 / 43卷 / 03期

关键词：

规则空间模型; 认知诊断; 贝叶斯网; 结构学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

B842.1 [认知];

学科分类号：

040201 ;

摘要：

K.K.Tatsuoka和她同事研究的规则空间模型(RSM)是一种在国内外有较大影响的认知诊断模型,但是Tatsuoka的RSM是由学科专家先从已编制的测验中抽取出属性,然后给出测验的关联Q阵,再由该Q阵导出属性间的层级关系。已有研究证明,这种做法所得到的属性间的层级关系难以保证是正确的,甚至难以保证属性间的层级关系是唯一确定的。这里利用贝叶斯网进行结构学习,从被试的属性掌握模式中挖掘出属性间的层级关系,学习所得到的层级关系可以用来验证由RSM中的方法得到的层级关系。模拟实验和实证研究的结果都显示了该方法所得到的属性层级关系是有参考价值的,可以为命题或测量专家带来有用的信息。

引用

页码：338 / 346

页数：9

共 12 条

[1] 可达矩阵在认知诊断测验编制中的重要作用 [J].