Q矩阵包含错误的诊断测验分类准确性比较

摘要：

Q矩阵是认知诊断测验的重要组成部分之一,围绕Q矩阵构建的诊断模型对Q矩阵中包含的错误较敏感.贝叶斯网分类模型是基于网络结点之间的关系构建的模型,将朴素贝叶斯网作为诊断模型,与DINA模型进行比较.模拟实验结果表明:Q矩阵中是否包含可达矩阵和错误界定的项目数量对DINA模型影响较大,对贝叶斯网模型影响较小;项目数量对DINA和贝叶斯网模型影响都较大;样本大小对贝叶斯网模型影响较大,对DINA模型影响较小.模拟研究结果显示,当Q矩阵中不包含可达阵、包含5个以上错误项目或样本数较大时,贝叶斯网分类模型优于DINA模型;而当Q矩阵中包含可达阵和5个(以下)错误项目时,DINA模型优于贝叶斯分类模型.

关键词：认知诊断、Q矩阵、贝叶斯网、可达矩阵、DINA模型

所属期刊栏目：37

分类号：TP391;B841;TP181

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家社会科学基金;教育部人文社会科学研究项目;安徽省高等学校省级优秀青年人才基金重点项目;安徽省自然科学基金;安徽省自然科学基金;高等学校博士学科点专项科研基金;江西省研究生创新专项;安徽省哲学社会科学规划项目

在线出版日期：2015-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1478-1484