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基于属性层级结构的认知诊断测验的组卷
  • ISSN号:1003-5184
  • 期刊名称:心理学探新
  • 时间:2013.6.1
  • 页码:252-259
  • 分类:B841.2[哲学宗教—基础心理学;哲学宗教—心理学]
  • 作者机构:[1]江西师范大学心理学院,南昌330022, [2]南昌航空大学数学与信息科学学院,南昌330063, [3]江西师范大学计算机信息工程学院,南昌330022, [4]南昌大学教育学院,南昌330031, [5]北京大学光华管理学院,北京100871
  • 相关基金:国家自然科学基金(30860084,31160203,31100756); 国家社会科学基金(12BYY055); 国家教育科学规划项目(CCA110109); 教育部人文社会科学项目(09JJCXLX012,10YJCXLX049,11YJC190002); 教育部人文社科青年基金(13YJC880060); 江西省教育厅科技计划项目(GJJ11385,GJJ10238); 全国教育考试科研规划课题(2009JKS2009); 江西师范大学研究生创新基金(YJS2012033)
  • 相关项目:基于现代测量理论的认知诊断CAT研究
中文摘要:

认知诊断测验组卷方法对提高被试属性掌握模式的判准率至关重要。Henson和Douglas的组卷方法(2005)得到的认知诊断测验判准率不高,没有考虑属性间的层级关系是重要原因。本文提出一种基于属性层级结构的认知诊断组卷方法:首先根据属性层级结构确定待选项目类集合,其次根据新建构的选题指标确定项目类,然后由属性区分被试的能力确定各项目类中题目的数量,并在测验Q阵中放入可达阵。模拟研究表明:新方法比H&D方法在判准率上有很大的提高;新的选题指标比H&D的指标大大缩短计算时间。

英文摘要:

Test construction for cognitive diagnosis is critical to improve examinee' s pattern match rate. However, Henson and Douglas' s method(2005 )did not consider attribute' s hierarchy structure, so it had a low pattern match rate. This paper presents a new test con- struction method based on attribute hierarchy structure:First, defining item category sets. Second,presenting a new index to chose item category. Third, choosing items for item categories by attribute recognition ability, and considering the teachability marx as a sub - ma- trix of a test Q matrix. The results of Monte Carlo simulation show that the method has higher pattern match ratios and shorter time of computing than Henson and Douglas'.

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期刊信息
  • 《心理学探新》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:江西省教育厅
  • 主办单位:江西师范大学
  • 主编:胡竹菁
  • 地址:江西南昌北京西路437号
  • 邮编:330027
  • 邮箱:tanxin0791@sina.com
  • 电话:0791-8120281
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-5184
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1228/B
  • 邮发代号:44-108
  • 获奖情况:
  • 《中文社会科学引文索引》来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8207