江西省教育厅科技计划项目(GJJ13207)
- 作品数：6 被引量：39H指数：4
- 相关作者：丁树良汪文义宋丽红邝铮程艳更多>>
- 相关机构：江西师范大学江西省地质矿产勘查开发局北京师范大学更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金江西省教育厅科技计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：哲学宗教自动化与计算机技术文化科学社会学更多>>
- 兼顾测验效率和题库使用率的CD-CAT选题策略被引量：14
- 2014年
- CD–CAT中已有选题策略较注重测验效率,而对题库使用率不够重视。针对此问题,基于DINA模型,引入两种新的选题策略KLED和RHA,同时对HA进行模拟研究。结果显示:PWKL与KLED只在测验效率上具有优势;KLED若按属性向量分层,题库使用率有所提高,KLED比ED更容易推广到其他有显式表达的诊断模型场合;HA、RHA和RP–PWKL可较好兼顾测验效度和题库使用率,但RP-PWKL需设置项目的最大曝光率阈值。两种新选题方法在定长和变长CD-CAT都具有一定的应用价值。
- 汪文义丁树良宋丽红
- Q矩阵理论探微被引量：4
- 2017年
- Tasuoka认为DINA模型没有使用Q矩阵理论,这个断言是否成立?为了回答这个问题,必须讨论Q理论的外延。Q矩阵理论至少应该包括如何计算知识状态集合和理想反应模式集合、如何准确标识Q矩阵以及如何设计认知诊断测验蓝图等内容,由此导出DINA使用了Q矩阵理论的结论,并对元素为0-1的Q矩阵,给出属性不可补偿条件下,0-1评分优良认知诊断测验蓝图设计的定量描述,并对今后研究方向进行相关的讨论。
- 丁树良罗芬汪文义熊建华
- 关键词：Q矩阵
- 测验Q矩阵中属性指定、选择和验证方法被引量：1
- 2017年
- 在认知诊断评估中,构建正确测验Q矩阵十分关键但比较困难。本文在简要介绍认知诊断评估之后,从认知诊断模型视角,重点阐述和评价了知名模型或框架下(规则空间模型、属性层级模型、融合模型、回归树、确定性输入噪音与门模型、证据中心设计和认知设计系统)测验Q矩阵中属性指定、选择和验证的方法,指出了各方法的优势和劣势。最后,归纳了测验Q矩阵构建的一般性步骤和方法,并讨论了未来可能研究方向。
- 宋丽红
- 复杂决策规则下MIRT的分类准确性和分类一致性被引量：2
- 2016年
- 介绍多维项目反应理论模型下分类准确性和分类一致性指标,采用蒙特卡罗方法实现复杂决策规则下指标计算,并从数学上证明分类准确性指标两类估计量在均匀先验和相同决策规则条件下依概率收敛于同一真值。研究结果表明:分类准确性指标可以比较准确地评价分类结果的准确性;分类一致性指标可以较好地评价分类结果的重测一致性;在一定条件下,基于能力量尺的指标优于基于原始总分的指标;纵使测验维度增加,估计精度仍比较好;随着测验长度和维度间相关增加,分类准确性和分类一致性更高。指标可以用来评价标准参照测验或计算机分类测验的多种决策规则下分类信度和效度。
- 汪文义宋丽红丁树良
- 关键词：信度
- 认知诊断测验的属性分类一致性和分类准确性指标被引量：5
- 2016年
- 分类一致性和分类准确性是衡量考试信效度的两个重要评价指标。基于项目反应理论下分类一致性和分类准确性指标,提出认知诊断测验的属性(模式)分类一致性和分类准确性指标,讨论分类一致性指标、分类准确性指标与属性估计误差之间的关系,并由属性掌握概率的估计标准误推导出属性分类准确性的上限。结果显示:属性(模式)分类一致性可准确估计重测一致性;分类准确性指标计算简单,可准确估计认知诊断测验的判准率。
- 汪文义宋丽红陈平丁树良程艳
- 神经网络和支持向量机在认知诊断中的应用被引量：13
- 2016年
- 认知诊断评估的主要问题是如何准确进行被试分类和项目属性标定。本文使用概率神经网络(PNN)和支持向量机(SVM)进行被试分类和属性标定,重点讨论PNN用于诊断的理论根据。模拟研究表明:PNN方法表现最好,训练速度快且具有很好判准率和标定准确率;PNN与GDD方法在分类上表现相当,在独立结构下PNN更好;线性SVM具有较好判准率和标定准确率。软计算中此类方法可非常方便推广至多级评分测验数据分析。
- 汪文义丁树良宋丽红邝铮曹慧媛
- 关键词：概率神经网络支持向量机
