基于属性多级化的认知诊断计算机化自适应测验设计与实现*
题库,选题,1引言,2属性多级化认知诊断计算机化自适应测验设计,1属性多级化的认知诊断模型,2属性多级化的pCD-CAT参数估计算法,3pCD-CAT选题策略,4pCD-CAT终止规则,3pCD-CAT的
涂冬波 蔡 艳(江西师范大学心理学院,江西省心理与认知科学重点实验室,南昌 330022)
1 引言
认知诊断计算机化自适应测验 (Computerized Adaptive Testing for Cognitive Diagnosis,CD-CAT)建立在传统 CAT的基础之上,同时赋予传统 CAT新的功效——认知诊断。它是将认知诊断的基本理论、方法与计算机化自适应测验相结合的产物。CD-CAT因充分结合了认知诊断和计算化自适应测验的双重优点而深受国内外研究者推崇。但就目前国内外研究来看,CD-CAT中涉及的属性和测验 Q矩阵的元素基本都是由 0-1组成(Cheng,2009;Wang,Chang & Huebner,2011; Wang,2013; Mao &Xin,2013; Hsu,Wang,& Chen,2013; Chen,Liu,&Ying,2014; 陈平,辛涛,2011; 涂冬波,蔡艳,戴海琦,2013; 汪文义,丁树良,宋丽红,2014),即
a
=1说明被试i掌握了属性k; 若
a
= 0说明被试i未掌握属性k; 若
q
= 1说明项目j测量了属性k; 若
q
= 0说明项目j未考察/测量属性k。在传统0-1化的属性基础上,为了更为细致地考察被试具体掌握了属性的哪个水平层次以及细化项目测量的属性水平层次,学者们开始提出了属性多级化思想(Karelitz,2004; de la Torre,Lam,Rhoads,& Tjoe,2010; Chen & de la Torre,2013),用于考察被试具体掌握/达到属性的哪种水平; 多级化属性中,知识状态取值不仅是 0-1,也可以是其它取值,用于表明被试掌握了属性的哪种水平层次,如
α
= 0代表被试j未掌握属性k (即Level 0),α
= 1代表被试i掌握了属性k的水平1 (Level 1),α
= 2代表被试i掌握了属性k的水平2 (Level 2)。相对应的
q
代表了项目j测量属性k的哪个水平,如
q
0代表项目j未测量属性k,q
= 1代表项目j测量了属性k的水平1,q
= 2代表项目j测量了属性k的水平2,依此类推。当然,如果被试要正确答对项目,则被试的知识状态就需达到项目测量相应属性水平层次。例如:如果项目i测量的属性
q
=(1,2),而若属性A1和A2均有3种水平(Level 0、Level 1和Level 2),则被试至少需掌握属性A1的水平1和属性A2的水平2才可能答对该项目,即当被试的掌握模式 ......
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