基于贝叶斯网的认知诊断模型构建

摘要：

新一代测量理论在测验设计、计量分析和结果解释等方面,都强调将认知科学与心理计量学相结合.文章基于贝叶斯网对定性的认知模型(属性层级)建立概率模型,并将其整合到认知诊断模型中,可实现认知模型与计量模型相结合进行诊断数据分析.采用MCMC算法分析带分数减法数据,比较不同属性结构下模型的表现,结果表明基于贝叶斯网构建的认知诊断模型可提供丰富且有效的诊断信息,可为验证认知模型提供一种途径.

关键词：认知模型、认知诊断模型、确定性输入噪音与门模型、重新参数化的统一模型、带分数减法数据

所属期刊栏目：39

分类号：B841.2;F224;TP391.9

资助基金：教育部人文社会科学研究项目DHA150285

在线出版日期：2016-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：783-789