基于混合模型(Mixed-CDMs)视角的CD-CAT及其应用研究

被引：4
作者：
高旭亮
汪大勋
蔡艳
涂冬波
机构：
[1] 江西师范大学心理健康教育研究中心江西师范大学心理学院
来源：
心理科学 | 2019年 / 42卷 / 01期
关键词：
CD-CAT; 认知诊断模型; 混合模型; Wald检验;
D O I：
10.16719/j.cnki.1671-6981.20190129
中图分类号：
B841 [心理学研究方法];
学科分类号：
040201 ;
摘要：
传统CD-CAT通常选择一个认知诊断模型(Cognitive Diagnosis Model, CDM)标定题库参数,但在实际应用中一个CDM很难完全拟合题库中所有的题目。本文提出了一种基于混合模型(Mixed-CDMs)建立CD-CAT的方法,该方法通过Wald检验为题库中每一题目选择一个恰当的CDM,并通过模拟研究和实际数据的应用分别比较了基于传统单一CDM(G-DINA, DINA, DINO,A-CDM, LLM, RRUM)和Mixed-CDMs建立CD-CAT的效果,选题策略包括SHE和MPWKL,终止规则采用了定长的方式。结果发现:基于Mixed-CDMs建立的CD-CAT在模式判准率和题库安全性的表现要全面优于传统方法,因此本文提出的基于Mixed-CDMs的CD-CAT具有较强的理论和实用价值。
引用
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页码：194 / 201
页数：8
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