纵向汉明距离判别法:对潜在属性的发展追踪

摘要：

研究通过在纵向诊断数据分析中引入计算简单、耗时少的汉明距离判别法(HDD),提出了纵向HDD(Long-HDD).与HDD相比,Long-HDD额外使用汉明距离刻画个体在相邻时间点上对属性掌握的相依性,以利用前一时间点信息提高当前时间点的分类准确性.三个模拟研究的结果主要表明:在分析纵向诊断数据时,与参数化模型相比,Long-HDD的分类准确性几乎不受样本量影响,在样本量较小时表现更优;且其计算耗时更少,更有利于提供及时性诊断反馈.实证研究结果表明Long-HDD可用于分析实践测评数据,且其追踪诊断结果与参数化模型的存在一致性.

关键词：认知诊断、非参数分类法、纵向数据分析、汉明距离

所属期刊栏目：46

分类号：O431.2;TP311.13;B841

资助基金：浙江省哲学社会科学规划之江青年理论与调研专项课题;教育部人文社会科学研究项目

在线出版日期：2023-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：742-751