精細(xì)化學(xué)習(xí)診斷有助于客觀準(zhǔn)確探究學(xué)生學(xué)習(xí)現(xiàn)狀,為實(shí)施有針對(duì)性的補(bǔ)救教學(xué)提供理論和數(shù)據(jù)支持。本文對(duì)比研究概率邏輯與模糊邏輯在精細(xì)化學(xué)習(xí)診斷中的表現(xiàn)。首先,從"概念"視角介紹和對(duì)比兩種邏輯。其次,介紹兩個(gè)分別基于上述兩邏輯的代表性模型:HO-PINC和Fuzzy-DINA。然后,對(duì)比兩模型在五個(gè)實(shí)證數(shù)據(jù)上表現(xiàn)。最后,通過(guò)模擬研究進(jìn)一步對(duì)比兩模型的心理計(jì)量學(xué)性能。DIC等模型-數(shù)據(jù)擬合指標(biāo)和RMSE等參數(shù)返真性指標(biāo)的結(jié)果表明兩模型對(duì)同一批數(shù)據(jù)有較一致的分析結(jié)果。建議實(shí)踐者忽略模型選擇對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響,從概念或思辨視角入手選擇使用概率邏輯或模糊邏輯來(lái)定義屬性。

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圖1HO-PINC與Fuzzy-DINA針對(duì)實(shí)證數(shù)據(jù)的題目參數(shù)估計(jì)值（篇幅限制僅呈現(xiàn)兩個(gè)）

首先，表1呈現(xiàn)了HO-PINC和Fuzzy-DINA針對(duì)5個(gè)實(shí)證數(shù)據(jù)的測(cè)驗(yàn)水平模型-數(shù)據(jù)擬合指標(biāo)值。根據(jù)ppp值可知，除data.pisa00R.ct外，兩模型均較好地?cái)M合其余4個(gè)實(shí)證數(shù)據(jù)。對(duì)data.pisa00R.ct而言，ppp值接近不擬合的邊緣，尤其是Fuzzy-DINA....

圖2模擬研究Q矩陣

(3）為生成被試n對(duì)題目i的作答，首先，依據(jù)被試對(duì)題目所考查屬性的掌握概率或掌握程度是否大于.5來(lái)生成理想作答然后，引入20%的隨機(jī)變化（田偉,辛濤,2012;祝玉芳,丁樹(shù)良,2009），即每一個(gè)理想作答均按20%概率進(jìn)行隨機(jī)變化：0→1或1→0，進(jìn)而有依據(jù)上述步驟，每個(gè)Q矩陣下....

本文編號(hào)：3927640