江西省研究生创新基金(YC2013-B024)
- 作品数：7 被引量：53H指数：4
- 相关作者：罗照盛喻晓锋高椿雷彭亚风秦春影更多>>
- 相关机构：江西师范大学亳州师范高等专科学校更多>>
- 发文基金：江西省研究生创新基金安徽省自然科学研究项目安徽省哲学社会科学规划项目更多>>
- 相关领域：哲学宗教文化科学更多>>
- 基于项目反应理论的教育测量模拟软件-WinGen
- 2013年
- WinGen是一种基于Windows系统下的项目参数、被试以及作答数据的模拟软件,该软件不仅支持众多的单维项目反应模型,也支持多维项目反应模型。研究通过使用WinGen实现被试、项目和作答的蒙特卡罗模拟,并用Bilog对作答数据进行了参数估计,最后通过计算参数估计的各个评价指标,结果表明使用WinGen模拟的数据质量优良,与模型的拟合性较好,可以满足广大测量研究者在不同条件下数据的模拟,研究者可以在模拟数据的基础进行进一步的分析和研究。
- 喻晓锋罗照盛秦春影耿涛
- 关键词：项目反应理论
- 基于属性掌握概率的认知诊断计算机化自适应测验选题策略被引量：14
- 2015年
- 在认知诊断计算机化自适应测验(CD-CAT)中,被试对每个属性的掌握概率更直接地反映了被试能力的当前估计值。因此,基于被试的属性掌握概率来构建选题策略,选择最能改变被试属性掌握概率的题目作为下一个测验项目,这应该是一个值得尝试的方案。本文借鉴已有相关研究的数据生成模式进行探索,模拟实验结果表明:假设属性间相互独立,在定长(长度为16)、变长(长度为16或后验属性掌握模式概率达到0.8)以及短测验(长度分别为4、6、8、10)的情况下,基于属性掌握概率的选题策略PPWKL和PHKL有较好的分类准确率,在题目曝光率,题库使用均匀性等方面也有较好的表现;与研究较多的PWKL、HKL等策略相比,也略有优势;当属性间存在不同程度的相关时,在定长、变长以及较短的测验条件下,基于PHKL和MI的测验对知识状态估计精度较好,基于PPWKL和PHKL的测验综合表现占优。
- 罗照盛喻晓锋高椿雷李喻骏彭亚风王睿王钰彤
- 使用似然比D^2统计量的题目属性定义方法被引量：13
- 2015年
- 题目属性的定义是实施认知诊断评价的关键步骤,通过有丰富经验的领域专家对题目的属性进行定义是当前的主要方法,然而该方法受到许多主观经验因素的影响。寻找客观的题目属性定义或验证方法可以为主观定义过程提供策略支持或对结果进行改进,因此已经引起研究者们的关注。本研究构建了一种简单高效的题目属性定义方法,研究使用似然比D2统计量从作答数据中估计题目属性的方法,实现属性掌握模式、题目参数和题目属性向量的联合估计。模拟研究结果表明,使用似然比D2统计量可以有效地识别题目的属性向量,该方法一方面可以实现新编制题目属性向量的在线估计,另一方面可以验证已经定义的题目属性向量的准确性。
- 喻晓锋罗照盛高椿雷李喻骏王睿王钰彤
- 关键词：DINA模型似然比
- Q矩阵包含错误的诊断测验分类准确性比较被引量：4
- 2014年
- Q矩阵是认知诊断测验的重要组成部分之一,围绕Q矩阵构建的诊断模型对Q矩阵中包含的错误较敏感。贝叶斯网分类模型是基于网络结点之间的关系构建的模型,将朴素贝叶斯网作为诊断模型,与DINA模型进行比较。模拟实验结果表明:Q矩阵中是否包含可达矩阵和错误界定的项目数量对DINA模型影响较大,对贝叶斯网模型影响较小;项目数量对DINA和贝叶斯网模型影响都较大;样本大小对贝叶斯网模型影响较大,对DINA模型影响较小。模拟研究结果显示,当Q矩阵中不包含可达阵、包含5个以上错误项目或样本数较大时,贝叶斯网分类模型优于DINA模型;而当Q矩阵中包含可达阵和5个(以下)错误项目时,DINA模型优于贝叶斯分类模型。
- 喻晓锋罗照盛高椿雷秦春影
- 关键词：Q矩阵贝叶斯网可达矩阵DINA模型
- 认知诊断框架下的语言认知测验的实证分析与研究被引量：1
- 2014年
- 采用认知诊断理论和技术,对初中生的中文阅读能力进行认知诊断测验分析。结果显示:通过推导得到的项目属性的定义和属性层级关系与专家的界定之间有一定的差异,这个差异会影响到对被试的属性掌握模式分类;通过推导得到项目属性定义和属性层关系的方法对于测验的分析和编制可以提供很好的参考作用,可以与专家界定的方法互为补充。
- 喻晓锋罗照盛高椿雷彭亚风李喻骏
- 关键词：语言认知诊断测验DINA模型
- 一种基于Q矩阵理论朴素的认知诊断方法被引量：22
- 2015年
- 现有的认知诊断方法均是在复杂的统计测量学知识基础上构建的,需要经过大量的运算才可实现对被试的诊断分类。这使得相关研究者及一线教师在理解和运用某一认知诊断方法时困难重重。相比之下,孙佳楠、张淑梅、辛涛和包钰(2011)提出的广义距离判别法(GDD)较其他认知诊断方法更简单易用且分类准确率高。本研究在改进的Q矩阵理论(丁树良,祝玉芳,林海菁,蔡艳,2009;丁树良,杨淑群,汪文义,2010)的基础上,借鉴GDD的思路,提出一种无需进行参数估计的朴素的认知诊断方法,即海明距离判别法(HDD)。根据判别方式的不同将其分为R方法和B方法。采用Monte Carlo模拟的研究方法,以模式判准率(PMR)和属性平均判准率(AAMR)作为衡量被试知识状态分类准确率的指标,与GDD进行比较。结果表明,HDD具有更简便的操作步骤和更好的分类准确率。
- 罗照盛李喻骏喻晓锋高椿雷彭亚风
- 关键词：Q矩阵知识状态海明距离
- 基于作答数据的模型参数和Q矩阵联合估计被引量：12
- 2015年
- Q矩阵在认知诊断的模型参数估计和诊断分类中起着重要作用。本文通过研究Liu等人的方法,设计了同时估计项目参数和Q矩阵的联合估计算法。在DINA模型下,对项目参数未知时开展模拟研究。研究假设项目为20个,考察的属性个数分别是3、4和5,初始Q矩阵中分别存在3、4和5个属性界定错误的项目。结果表明,联合估计算法能在错误的初始Q矩阵基础上以很高的概率得到正确的Q矩阵。另外,当专家认定测验的属性个数存在错误时,该方法推导的Q矩阵和模型参数能提供很好的鉴别Q矩阵错误的信息。
- 喻晓锋罗照盛秦春影高椿雷李喻骏
- 关键词：Q矩阵T矩阵DINA模型
