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多级评分认知诊断测验的个人拟合研究

多级评分认知诊断测验的个人拟合研究

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作者：侯敏敏贵州师范大学

学位级别：硕士

认知诊断评估(Cognitive Diagnostic Assessment,CDA)在过去的几十年内成为了测量学界研究的热点。目前,CDA的优势在教育评估、心理评估和情景判断测试这几个领域中受到研究者的广泛关注,尤其是在教育测量领域。教育和心理测量主要的目... 详细信息

认知诊断评估(Cognitive Diagnostic Assessment,CDA)在过去的几十年内成为了测量学界研究的热点。目前,CDA的优势在教育评估、心理评估和情景判断测试这几个领域中受到研究者的广泛关注,尤其是在教育测量领域。教育和心理测量主要的目的是获得被试在某一方面的特质,例如学科领域内的知识与技能、个体的态度、情绪等。但在实际测量过程中,被试会受到一系列的额外因素影响,进而威胁测验结果的有效性。其中,被试个人的影响因素则有作弊、粗心、随机作答和创造性作答等。当被试存在这些异常反应时,将导致观察数据产生误差,也就是被试存在异常作答。评估被试是否存在异常行为时,研究者通常用个人拟合统计量(Person-Fit Statistic,PFS)来识别任何异常模式。个人拟合研究是认知诊断理论的重要研究领域之一。然而,几乎没有研究在多级评分认知诊断模型(CDM)框架下对个人拟合统计量进行探究。本研究通过两个模拟研究和一个实证研究比较了个人拟合统计量l、outfit和infit及其标准化版本(outfit和infit)在多级评分CDM中的性能,为实践者在选择多级评分CDM个人拟合统计量时提供一定的参考和借鉴。研究一将l、outfit、infit、outfit和infit统计量的计算公式在多级评分CDM框架中进行拓展与转换,并确定5个统计量在不同实验条件下的分布特征及其临界值。研究二检验l、outfit、infit、outfit和infit统计量在不同的实验条件下的一类错误率及统计检验力,并相互进行比较,探讨项目质量、被试人数、失拟人数比例和项目数量对个人拟合统计量的影响。研究三用PISA(2006)科学素养数据进行实证数据的应用研究,进一步说明个人拟合统计量的性能。研究结果表明:(1)l、outfit和infit统计量接近标准正态分布,outfit和infit统计量呈正偏态分布。拟合统计量的分布形态会受到项目质量、测验长度的影响。数据表明,infit和outfit统计量不适用于固定的临界值。(2)l、infit和infit统计量在各种条件下都能较好的控制一类错误率,outfit和outfit统计量一类错误率控制力较弱。就统计检验力而言,l统计量对三种异常类型都有较好的检测力,infit和infit统计量则对创造性作答具有较为稳定的检测力,甚至优于l统计量,outfit和outfit统计量则需要在较为理想的条件下才具有可接受的统计检验力,5个拟合统计量都受到项目质量、失拟人数比例和项目数量的影响。(3)在实证数据中,异常检出率约为4%左右,并随机抽取部分异常被试进行分析。结果发现,5个统计量对低能力者获得高分和高能力者获得低分这两种异常类型检出率很高。

关键词：多级评分认知诊断模型个人拟合统计量异常反应模式 gpdm模型

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