HO-DINA模型的MCMC参数估计及模型性能研究

作     者：涂冬波 蔡艳 戴海琦 丁树良 Tu Dongbo,Cai Yan,Dai Haiqi,Ding Shuliang (Psychology College,Jiangxi Normal University,Nanchang,330027)

作者机构：江西师范大学心理学院南昌3300227 

出 版 物：《心理科学》 (Journal of Psychological Science)

年 卷 期：2011年第34卷第6期

页      面：1476-1481页

核心收录：

学科分类：0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 04[教育学] 040201[教育学-基础心理学] 

基　　金：国家自然科学基金(31100756 31160203 30860084) 教育部人文社科基金(11YJ190002 09YJCXLX012) 江西省高校人文社科基金(XL1107 XL1011) 江西省科技项目(GJJ10098) 

主　　题：认知诊断 HO-DINA模型 MCMC算法 Monte Carlo模拟 

摘      要：认知诊断目前在国内外越来越受到重视,而要真正实现认知诊断,需借助一定的计量学模型即认知诊断模型。国际上,目前已开发近60种认知诊断模型,不同模型又各具特点。本研究重点分析国外研究较成熟的模型——HO-DINA/DINA模型,具体探讨该模型参数估计的实现及模型性能,采用Monte Carlo模拟方法进行,研究发现:(1)本研究对项目参数、属性参数和被试参数估计返真性较好、稳健性较强、HO-DINA模型具有较高的判断率,MCMC算法可行;(2)诊断的属性个数越多,诊断的模式正确率越低,建议实际使用该模型时,诊断的属性个数不宜超过7个;(3)用于诊断的项目数越多,诊断的模式正确率越高,在实际工作中,若要保证有80%以上的模式判准率,则4个属性的至少需20题,5个、6个和7个属性的至少需要40题,8个属性至少需60题。实际运用者应根据实际情况考虑适当的项目数及属性数。