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Your conditions: 蔡艳(4)

1. chinaXiv:202107.00074 [pdf]

一种高效的CD-CAT在线标定新方法:基于熵的信息增益与EM视角

谭青蓉; 汪大勋; 罗芬; 蔡艳; 涂冬波
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的维护有着至关重要的作用,而在线标定是一种重要的项目增补方式。基于数据挖掘中特征选择(Feature Selection)的思路,提出一种高效的基于熵的信息增益的在线标定方法(记为IGEOCM),该方法利用被试在新旧题上的作答联合估计新题的Q矩阵和项目参数。研究采用Monte Carlo模拟实验验证所开发新方法的效果,并同时与已有的在线标定方法SIE (Chen et al., 2015)、SIE-R-BIC和RMSEA-N (谭青蓉,2019)进行比较。结果表明:新开发的IGEOCM在各实验条件下均具有较好的项目标定精度和项目估计效率,且整体上优于已有的SIE等方法;同时,IGEOCM标定新题所需的时间低于SIE等方法。总之,研究为CD-CAT题库中项目的增补提供了一种更为高效、准确的方法。

submitted time 2021-07-30 Hits498Downloads248 Comment 0

2. chinaXiv:202009.00001 [pdf]

基于基尼指数的双目标CD-CAT选题策略

罗芬; 王晓庆; 蔡艳; 涂冬波
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

双目标CD-CAT的测验结果既可用于形成性评估也可用于终结性评估。基尼指数可度量随机变量的不确定性程度,值越小则随机变量的不确定程度越低。本文用基尼指数度量被试知识状态类别以及能力估计置信区间后验概率的变化,提出基于基尼指数的选题策略。Monte Carlo实验表明与已有的选题策略相比,新策略的知识状态分类精度和能力估计精度都较高,同时能有效兼顾题库利用均匀性,并能快速实时响应,且受认知诊断模型和被试知识状态分布的影响较小,可用于实际测验中含多种认知诊断模型的混合题库。

submitted time 2020-09-02 Hits2829Downloads939 Comment 0

3. chinaXiv:202005.00039 [pdf]

心理与教育测验中异常反应侦查新技术:变点分析法 (CPA)

张龙飞; 王晓雯; 蔡艳; 涂冬波
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

变点分析法(change point analysis, CPA)近些年才引入心理与教育测量学,相较于传统方法,CPA不仅可以侦查异常作答被试,还能自动精确地定位变点位置,高效清洗作答数据。其原理在于:判断作答序列中是否存在可将该序列划分为具有不同统计学属性两部分的点(即变点),并且需使用被试拟合统计量(person-fit statistic, PFS)来量化两个子序列之间的差异。未来可将单变点分析拓展至多变点,结合反应时等信息,构建非参数化指标以及将现有指标拓展至多级计分或多维测验,以提高CPA的适用广度及效力。

submitted time 2020-05-12 Hits5746Downloads2272 Comment 0

4. chinaXiv:201909.00184 [pdf]

基于类别水平的多级计分认知诊断Q矩阵修正:相对拟合统计量视角

汪大勋; 高旭亮; 蔡艳; 涂冬波
Subjects: Psychology >> Psychological Measurement

多级计分认知诊断模型的开发对认知诊断的发展具有重要作用,但对于多级计分模型下的Q矩阵修正还有待研究。本研究尝试对多级计分认知诊断Q矩阵修正进行研究,并聚焦更具诊断价值的基于项目类别水平的Q矩阵修正。将相对拟合统计量应用于多级计分认知诊断Q矩阵修正,并与已有方法stepwise方法(Ma & de la Torre, 2019)进行比较。研究表明:BIC方法对多级计分认知诊断模型的Q矩阵修正具有较高的模式判准率和属性判准率,其对Q矩阵的恢复率也高于stepwise方法,BIC方法修正后的Q矩阵与数据更加拟合;在复杂模型中,相对拟合指标BIC比AIC和-2LL表现更好,在实践中,使用者可以选择BIC法进行测验Q矩阵修正;Q矩阵修正效果受到被试人数的影响,增加被试人数可以提高Q矩阵修正的正确率。总之,本研究为多级计分认知诊断Q矩阵修正提供了重要的方法支持。

submitted time 2019-09-16 Hits3948Downloads1524 Comment 0

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