分类： 心理学 >> 心理测量 提交时间： 2023-11-22
摘要： 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。
分类： 心理学 >> 社会心理学 提交时间： 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要： 项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的维护有着至关重要的作用, 而在线标定是一种重要的项目增补方式。基于数据挖掘中特征选择(Feature Selection)的思路, 提出一种高效的基于熵的信息增益的在线标定方法(记为IGEOCM), 该方法利用被试在新旧题上的作答联合估计新题的Q矩阵和项目参数。研究采用Monte Carlo模拟实验验证所开发新方法的效果, 并同时与已有的在线标定方法SIE、SIE-R-BIC和RMSEA-N进行比较。结果表明：新开发的IGEOCM在各实验条件下均具有较好的项目标定精度和项目估计效率, 且整体上优于已有的SIE等方法; 同时, IGEOCM标定新题所需的时间低于SIE等方法。总之, 研究为CD-CAT题库中项目的增补提供了一种更为高效、准确的方法。
分类： 心理学 >> 心理测量 提交时间： 2021-07-30
摘要： 项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的维护有着至关重要的作用，而在线标定是一种重要的项目增补方式。基于数据挖掘中特征选择(Feature Selection)的思路，提出一种高效的基于熵的信息增益的在线标定方法(记为IGEOCM)，该方法利用被试在新旧题上的作答联合估计新题的Q矩阵和项目参数。研究采用Monte Carlo模拟实验验证所开发新方法的效果，并同时与已有的在线标定方法SIE (Chen et al., 2015)、SIE-R-BIC和RMSEA-N (谭青蓉，2019)进行比较。结果表明：新开发的IGEOCM在各实验条件下均具有较好的项目标定精度和项目估计效率，且整体上优于已有的SIE等方法；同时，IGEOCM标定新题所需的时间低于SIE等方法。总之，研究为CD-CAT题库中项目的增补提供了一种更为高效、准确的方法。
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