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一种可融入额外信息的机器学习诊断法

心理科学 2023年第1期46卷 212-220页

作者：康春花朱仕浩宫皓明曾平飞浙江师范大学浙江省智能教育技术与应用重点实验室金华321004

研究将PNN和曼哈顿距离、贝叶斯定理相结合,提出了一种相对简洁的可融入额外信息的认知诊断法MB-PNN,通过模拟和实证研究考察了MB-PNN的有效性和适宜性,得到以下结论:(1)M-PNN的判准率高于PNN,表明将PNN中的ED修改为MD是适宜的;(2)MB-PN... 详细信息

研究将PNN和曼哈顿距离、贝叶斯定理相结合,提出了一种相对简洁的可融入额外信息的认知诊断法MB-PNN,通过模拟和实证研究考察了MB-PNN的有效性和适宜性,得到以下结论:(1)M-PNN的判准率高于PNN,表明将PNN中的ED修改为MD是适宜的;(2)MB-PNN的判准率较M-PNN和PNN高,表明基于多种信息的判别较基于单一信息的判别更为精准;(3)MB-PNN保留了PNN原有的非参数优势,基本不受知识状态分布和样本容量影响;(4)MB-PNN最能区分不同类型的学生,在认知诊断评估实践中更为适宜。

关键词：额外信息贝叶斯定理机器学习诊断法判准率

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非参数CD-CAT题库Q矩阵优化设计

江西师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期48卷 276-285页

作者：黄涛汪文义宋丽红江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 江西师范大学教育学院江西南昌330022

开展非参数CD-CAT题库Q矩阵的优化设计,并将它用于指导题库题目编制或选择,且它无需模型参数估计,这对于促进非参数CD-CAT进入课堂评价至关重要.受p-优化的启发,该文提出比例法生成优化Q矩阵,同时将已有的参数化模型题库设计方法推广到... 详细信息

开展非参数CD-CAT题库Q矩阵的优化设计,并将它用于指导题库题目编制或选择,且它无需模型参数估计,这对于促进非参数CD-CAT进入课堂评价至关重要.受p-优化的启发,该文提出比例法生成优化Q矩阵,同时将已有的参数化模型题库设计方法推广到非参数化题库Q矩阵的优化设计.模拟研究结果显示:比例法和推广的融合法都有较好表现,而且当题库量较少时比例法更有优势.

关键词：计算机化自适应测验非参数选题策略认知诊断模型判准率优化设计

一种非参数的多策略方法:多策略的海明距离判别法

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江西师范大学学报（自然科学版） 2018年第1期42卷 67-73页

作者：李元白曾平飞杨亚坤康春花浙江师范大学教师教育学院浙江金华321004

将单策略汉明距离判别法(SS-HDD)拓展至多策略情境(MS-HDD),并通过多因素的模拟设计及与已有研究的比较,考察其精确性与适宜性.研究结果表明:1)MS-HDD构建思路简洁,无需前提假设和参数估计,计算简便;2)单策略情境:MS-HDD与SS-HDD具有等... 详细信息

将单策略汉明距离判别法(SS-HDD)拓展至多策略情境(MS-HDD),并通过多因素的模拟设计及与已有研究的比较,考察其精确性与适宜性.研究结果表明:1)MS-HDD构建思路简洁,无需前提假设和参数估计,计算简便;2)单策略情境:MS-HDD与SS-HDD具有等同的判别效果,且判准率均高于相同条件下的广义距离模型(GDD)和多策略广义距离模型(MSCD);3)多策略情境:MS-HDD具有与MSCD相当的PMR和SMR,MS-HDD可适于多策略测验情境.

关键词：认知诊断多策略海明距离判别法判准率

可以处理补偿作用的认知诊断模型:CDINA模型

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江西师范大学学报（自然科学版） 2020年第5期44卷 441-453页

作者：罗照盛杭丹丹秦春影喻晓锋江西师范大学心理学院江西南昌330027 南昌师范学院数学与计算机系江西南昌330032

对DINA和DINO模型进行改进,构建了一个比DINA和DINO模型更“一般”的模型,称为CDINA模型.除了猜测和失误参数之外,在CDINA模型中每个项目还包含1个补偿参数.构建的模型不仅保留了DINA模型简单和易于解释的特点,而且模拟和实证研究结果表... 详细信息

对DINA和DINO模型进行改进,构建了一个比DINA和DINO模型更“一般”的模型,称为CDINA模型.除了猜测和失误参数之外,在CDINA模型中每个项目还包含1个补偿参数.构建的模型不仅保留了DINA模型简单和易于解释的特点,而且模拟和实证研究结果表明:(i)CDINA模型可同时处理项目属性之间是连接、部分补偿或完全补偿的情况(可将DINA和DINO看成是CDINA的特例),且CDINA模型具有较高的参数估计精度和被试分类准确率;(ii)通过比较CDINA、DINA、DINO模型的分类判准率和相对拟合指标,发现CDINA不会比DINA和DINO的分类准确率更低,且在存在部分补偿的情况下CDINA模型更优于DINA和DINO模型.

关键词：补偿作用参数估计判准率 EM算法

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变长CD-CAT中的曝光控制与终止规则

心理学 2015年第5期 129-140页

作者：郭磊郑蝉金边玉芳

本研究借鉴传统计算机化自适应测验的思想，并结合认知诊断的特点，在认知诊断框架下提出了4种变长CD-CAT的终止规则，分别是属性标准误法(SEA)、邻近后验概率之差法(DAPP)、二等分法(HA)以及混合法(HM)。在未控制曝光和采用不同曝光控... 详细信息

本研究借鉴传统计算机化自适应测验的思想，并结合认知诊断的特点，在认知诊断框架下提出了4种变长CD-CAT的终止规则，分别是属性标准误法(SEA)、邻近后验概率之差法(DAPP)、二等分法(HA)以及混合法(HM)。在未控制曝光和采用不同曝光控制条件下，与HSU法及KL法进行了比较。研究结果表明：(1)终止条件越严格，平均测验长度越长，按测验长度最大值终止的测验百分比越大，模式判准率越高。(2)当未加入曝光控制时，4种新的终止规则均有较好表现，与HSU法十分接近。随着最大后验概率预设值的增加或ε的减小，模式判准率呈上升趋势，平均测验长度逐渐增加，但在题库使用率方面均较差。(3)当加入项目曝光控制时，6种变长终止规则下的题库使用率有了极大的提升，仍能保持较高的模式判准率，并且不同的曝光控制方法对终止规则的影响是不同的。其中，相对标准终止规则极易受到曝光控制方法的影响。(4)综合来看，SEA、HM以及HA法在各项指标上的表现与HSU法基本一致，其次为KL法和DAPP法。

关键词：认知诊断计算机化自适应测验变长终止规则曝光控制判准率 DINA模型

来源：人大复印报刊资料评论

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粗糙集理论在认知诊断中应用的可行性研究

粗糙集理论在认知诊断中应用的可行性研究

认知诊断计算机化自适应测验变长终止规则的研究

心理学与创新能力提升——第十六届全国心理学学术会议

作者：唐小娟丁树良李瑜南昌航空大学数学与信息科学学院江西师范大学计算机信息工程学院江西师范大学心理学院

认知诊断通过对学生的知识结构与认知加工技能进行评估,向他们提供更好的教学指导。现有的认知诊断方法仍然有诸多困难需要克服:首先,课堂测验被认为是认知诊断的理想出处,然而,大多数认知诊断模型包含项目参数,在项目参数未知的条件下... 详细信息

认知诊断通过对学生的知识结构与认知加工技能进行评估,向他们提供更好的教学指导。现有的认知诊断方法仍然有诸多困难需要克服:首先,课堂测验被认为是认知诊断的理想出处,然而,大多数认知诊断模型包含项目参数,在项目参数未知的条件下对大样本的依赖,估计时间长等局限,使得认知诊断难以融入日常教学;其次,现有的文献中,对于处理属性数多的情况很少见,这为认知诊断的应用带来了一定的限制;再次,在建设题库中,因入库的项目带有参数,则必须等值,而这是一个费时费力的过程。采用粗糙集理论做认知诊断,则无需项目参数,利用决策表,从决策表中提取决策规则,再由提取的规则将研究对象进行分类,与现有的认知诊断方法一样能够进行诊断。本研究将采用Monte Carlo模拟的方法,通过与DINA模型诊断结果的比较,验证粗糙集理论做认知诊断的可行性。同时考虑测验Q阵中包含可达阵个数、认知属性个数及不同属性层级结构对诊断结果的影响。采用粗糙集理论进行认知诊断在RSES软件中进行,DINA模型计算在Matlab中进行。结果发现:(1)采用粗糙集理论做认知诊断,只需施测项目属性和被试的观察反应模式,无需项目参数即可进行诊断,而DINA模型在此条件下做不到。DINA模型诊断时间随着被试量大小和属性数多少而变化,而采用粗糙集软件RSES进行诊断,无论何种情况一律只需几秒钟便可得出结果。(2)当属性数少于6个时,采用粗糙集理论诊断模式判准率比DINA模型的高,当属性数不少于6个时,有些情况下,粗糙集理论的模式判准率低一些。解决方案是依据测验项目的特性先合并属性再分拆。(3)测验蓝图中可达阵越多,则模式判准率越高;属性层级结构越复杂,则模式判准率越低。与DIAN模型的结果一致。采用粗糙集理论做认知诊断解决了依赖被试量大小、入库项目等值及处理属性数多等问题,显现了其优势,该方法完全能够应用于课堂等更广的领域。

关键词：粗糙集理论认知诊断决策表规则提取判准率

来源： cnki会议评论

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认知诊断计算机化自适应测验变长终止规则的研究