一种基于Q矩阵和广义距离的认知诊断方法

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认知诊断方法是国内外心理测量学与教育统计学领域的一个研究热点。在分析和比较了两种常用的认知诊断方法--规则空间模型(RSM)和属性层级方法(AHM)的基础上,本文提出了一种新的认知诊断方法--广义距离判别法,并针对被试项目反应缺失为完全随机缺失的情况,分别给出以上三种认知诊断方法的推广形式。   本文给出的广义距离判别法是在Q矩阵理论的基础上,通过定义观察反应模式与理想反应模式之间的广义距离,实现对被试的属性掌握模式进行判别诊断。在模拟研究中,比较了应用RSM、AHM和广义距离判别法对被试属性掌握模式的判别效果。结果表明广义距离判别法在三种方法中判别准确率最高。   当一些被试的项目反应存在缺失,并且缺失机制为完全随机缺失时,本文探索了一种基于模型处理缺失数据的方法估计这些被试的能力参数,并分别推广了RSM、AHM和广义距离判别法的判别指标的形式,使它们能够对这类被试进行认知诊断。在模拟研究中,比较了两种缺失数据处理方法——以错误作答填充缺失反应和本文基于模型处理缺失的方法,分别与RSM、AHM和广义距离判别法结合使用时的判别准确率。结果表明,本文的方法均比以错误作答填充缺失的方法具有更好的判别效果;尤其在应用AHM时,这种差异更加明显。
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