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1、隨著社會(huì)的發(fā)展,人們已經(jīng)不滿足于只給出一個(gè)總分的成就性測(cè)驗(yàn),而是希望能從被試的實(shí)際作答反應(yīng)中獲得更多有關(guān)被試認(rèn)知結(jié)構(gòu)的信息,以便對(duì)被試做出更具體更客觀的評(píng)價(jià),并且給出相應(yīng)的補(bǔ)救措施。根據(jù)這種需求,近些年認(rèn)知診斷評(píng)價(jià)蓬勃發(fā)展。認(rèn)知診斷根據(jù)被試作答反應(yīng)診斷出被試對(duì)認(rèn)知屬性的掌握情況,從而獲得被試的具體認(rèn)知狀況,并給出補(bǔ)救措施。 為了幫助評(píng)估被試的認(rèn)知狀態(tài),Leighton等人(2004)在對(duì)規(guī)則空間模型研究的基礎(chǔ)上提出了基于屬性層級(jí)
2、關(guān)系的認(rèn)知診斷模型——屬性層級(jí)模型(Attribute Hierarchy Model,AHM)。根據(jù)已確定的屬性之間的層級(jí)關(guān)系,屬性層級(jí)模型可以將被試在試題上的作答反應(yīng)即觀察反應(yīng)模式劃歸為某種期望反應(yīng)模式,以此得到被試的知識(shí)狀態(tài)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種自適應(yīng)的模式識(shí)別技術(shù),具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和聯(lián)想功能以及容錯(cuò)性能等,在解決一些復(fù)雜的模式識(shí)別問(wèn)題中顯示出其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。這些優(yōu)勢(shì)使得它在模式識(shí)別中有著越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。 G
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