认知诊断中基于条件期望的距离判别方法

摘要：

分类是认知诊断评估的一个核心问题.基于观察反应模式与理想反应模式之间的距离的判别方法,以确定性的理想反应模式为类中心, 而这没有考虑误差, 故未充分利用总体分布信息.为了更充分地利用总体分布信息、提高诊断分类效果和拓展诊断评估的适用性, 本研究提出给定知识状态条件下项目反应模式的条件期望向量为类中心的欧氏距离判别方法, 同时提出认知诊断模型下项目反应函数估计方法以获得这个条件期望向量.模拟研究表明:认知诊断模型下的项目反应函数估计方法得到的条件期望向量返真性较高,获得的分布信息较准确; 在观察反应模式与理想反应模式差异大的情形下, 基于条件期望向量为类中心的欧氏距离判别方法优于基于理想反应模式为类中心的分类方法(广义距离方法和非参数方法).研究可为认知诊断分类和等值方法提供一个参考.

关键词：认知诊断评估、距离判别方法、条件数学期望、项目特征曲线、项目反应函数

所属期刊栏目：47

分类号：B841(心理学)

资助基金：国家自然科学基金31500909, 31360237, 31160203, 31300876, 61262080;教育部人文社会科学研究青年基金项目13YJC880060;江西省社会科学研究"十二五" 2012年规划项目12JY07;江西省教育科学2013年度一般课题13YB032;江西省教育厅科学技术研究项目GJJ13207, GJJ13208, GJJ13209, GJJ13226, GJJ13227;江西师范大学青年成长基金和江西师范大学博士启动基金

在线出版日期：2016-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共62页

页码：1449-1510