【摘 要】
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认知诊断模型是能够评估学生的长处和弱势的心理测量模型。这些模型能够通过分数分布对学生学习及学习过程进行有效评估,有针对性地给每个学生提供个性化的认知诊断结果,进而教师可以给学生提供补救性的教学建议,或依据班级总体对某个知识点的掌握情况,制定有效的干预措施。个体认知过程、加工技能或知识结构统称为属性。属性层级法采用“属性和分数相对应评分法”,该评分方法假设属性和分数是相对应的,二分属性对应二级评分方
【机 构】
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浙江师范大学心理系 北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心
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认知诊断模型是能够评估学生的长处和弱势的心理测量模型。这些模型能够通过分数分布对学生学习及学习过程进行有效评估,有针对性地给每个学生提供个性化的认知诊断结果,进而教师可以给学生提供补救性的教学建议,或依据班级总体对某个知识点的掌握情况,制定有效的干预措施。个体认知过程、加工技能或知识结构统称为属性。属性层级法采用“属性和分数相对应评分法”,该评分方法假设属性和分数是相对应的,二分属性对应二级评分方法,而多分属性则对应多级评分方法。而在实际的研究中,有研究者在二分属性情境下,借鉴了项目反应理论中的多级评分方法,开发了多级评分认知诊断模型。也有研究者开发了二级评分多分属性认知诊断模型。这说明属性和分数是相对独立的两个概念,即评分方法与项目参数有关,而与学生参数无关。在众多认知诊断模型中,DINA模型(Deterministic inputs,noisy“and”gate model,DINA)由于参数简单且容易解释,受到研究者的广泛关注。在国内外考试改革和我国基础教育质量监测的背景下,要求不同知识掌握水平差异化,不再只关注某个项目是否考察某个属性,更关注具体考察了该属性的哪个水平,据此研究者开发了多分属性DINA模型。但是目前研究者开发的多分属性DINA模型(polytomous attributes DINA model,Pa-DINA)采用0-1计分,并不适用于多级评分的数据。针对这个问题,本研究借鉴当前二分属性情境下采用属性与分数相独立评分法的多级评分认知诊断模型的建构方法,在多分属性情境下,基于等级反应模型建构多级评分Pa-DINA模型。本研究开发的多级评分Pa-DINA模型不仅适合于多级计分数据,同时也适用于0-1计分的数据。多级评分Pa-DINA模型采用基于贝叶斯MCMC的OpernBUGS程序进行参数估计,并对该模型性能进行研究。结果 表明：本研究开发的多级评分Pa-DINA模型有较高的属性判准率和参数估计精度,参数估计的稳健性较强,说明开发的多级评分Pa-DINA模型基本合理、可行,可以用于多分属性下DINA模型的多级评分数据,弥补了Pa-DINA模型只能处理0-1计分数据的不足,具有较好的发展和应用前景,本研究对进一步拓展认知诊断在实践中的应用提供了一种新方法、新模型。
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