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非參數認知診斷方法信效度的影響因素:方法比較視角

發(fā)布時間:2020-07-24 16:41
【摘要】:認知診斷評估方法,從是否需要數學模型和是否需要估計參數,可分為參數方法和非參數方法,非參數方法無需進行參數估計,且具有條件假設少、樣本量的依賴性小、容易理解、便于操作等優(yōu)勢,在不同影響因素條件下,不同的非參數方法具有不同的優(yōu)勢與劣勢。信度和效度是衡量一個測量工具優(yōu)劣的關鍵指標。非參數認知診斷方法信效度影響因素的研究,讓更多的一線教師知道認知診斷方法在課堂評估中的適用性,可以增強非參數認知診斷方法的實踐應用性和推廣性。本文分為三個研究探討非參數認知診斷方法信效度的影響因素,前兩個為模擬研究,研究三為實證研究。研究一探討非參數認知診斷方法(MDD,EDD,PNN)在不同項目參數質量、項目數量、數據模擬方法下的判準率(內部效度);研究二探討非參數認知診斷方法(MDD,EDD,PNN)在不同項目參數質量、項目數量、數據模擬方法下的模式一致性(內部信度);研究三分為兩個子研究,子研究一為編制小學空間與圖形認知診斷平行測驗;子研究二探討非參認知診斷評估方法(MDD,EDD,PNN)在實際測驗中的信效度。具體研究結果如下:(1)MDD的信度和效度受項目參數質量、項目數量、數據模擬方法的影響較小,EDD其次,PNN受影響最大。當數據模擬方法為滑動時,MDD的信度和效度明顯要高于EDD和PNN,PNN與EDD的信度和效度差別不大;在項目參數質量處于低水平且數據模擬方法是滑動數據模擬下,MDD的信度和效度要高于EDD和PNN,PNN與EDD的信度和效度差別不大;(2)非參數認知診斷方法的信度和效度隨項目數量的增加而增加。項目數量由少到多地增加,信效度也在增加,但是信效度的增加幅度也在變化,比如10題增加到15題時信效度的增加幅度大于20題增加到25題時信效度的增加幅度;(3)非參數認知診斷方法的信度和效度隨項目參數質量的變高而增加,項目參數質量由低向中改變,此時信效度的增加幅度要大于項目參數質量由中向高改變時的增加幅度;(4)在實證研究中,MDD外部信度高于EDD和PNN,EDD高于PNN;MDD的模式判準率和屬性判準率高于EDD和PNN,EDD高于PNN;(5)在實證研究中,MDD、EDD和PNN在不同類型學生上的屬性通過率各有優(yōu)勢;MDD區(qū)分成績良好的學生和差的學生的能力較強,在區(qū)分學習成績優(yōu)秀的學生和良好的學生時,EDD和PNN較好;(6)在實踐課堂教學中,如果項目數量較多且項目參數質量也較高,三種非參數方法均可以選擇;如果項目數量較少且項目參數質量也較低,在非參數方法中選擇MDD較為合適。
【學位授予單位】:浙江師范大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:B842.1
【圖文】:

結構圖,屬性層,結構圖,矩陣


文獻綜述3圖 1.1 屬性層級結構圖1.1.3 R 矩陣R 矩陣稱為可達矩陣(Reachable Matrix),表現為一個 K*K 的 0-1 二元行列式矩陣,表達的是 K 個屬性之間的直接或間接的關系。例如:在 R 矩陣中,如果 Rij(i≠j)=1,則說明必須先掌握屬性 i,然后才能掌握屬性 j;如果 Rij(i≠j)=0,則說明兩屬性間無直接或間接關系。屬性與屬性自身為直接關系,即 Rij(i=j)=1。R 矩陣保證了學生理想反應模式與知識狀態(tài)的一一對應,便于對學生的知識進行判別(丁樹良, 祝玉芳, 林海菁, & 蔡艷, 2009; 丁樹良, 羅芬, & 汪文義, 2013;楊淑群, 蔡聲鎮(zhèn), 丁樹良, 林海菁, & 丁秋林, 2008)。為了更清晰地解釋 R 矩陣的定義

屬性層


知過程成分A4 圖式表征指通過實際畫圖或者想象出圖來幫助解項目中的所表達的內容A5 識別隱含條件指能根據已有的某一個或幾個條件先導出另一個或幾個條件,能夠識別出的隱含信息,然后利用相關的信息作此題

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本文編號:2769122

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