人工神經網絡在認知診斷中的應用研究.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，人們已經不滿足于只給出一個總分的成就性測驗，而是希望能從被試的實際作答反應中獲得更多有關被試認知結構的信息，以便對被試做出更具體更客觀的評價，并且給出相應的補救措施。根據這種需求，近些年認知診斷評價蓬勃發(fā)展。認知診斷根據被試作答反應診斷出被試對認知屬性的掌握情況，從而獲得被試的具體認知狀況，并給出補救措施。 為了幫助評估被試的認知狀態(tài)，Leighton等人（2004）在對規(guī)則空間模型研究的基礎上提出了基于屬性層級

2、關系的認知診斷模型——屬性層級模型（Attribute Hierarchy Model，AHM）。根據已確定的屬性之間的層級關系，屬性層級模型可以將被試在試題上的作答反應即觀察反應模式劃歸為某種期望反應模式，以此得到被試的知識狀態(tài)。 人工神經網絡作為一種自適應的模式識別技術，具有很強的學習能力和聯想功能以及容錯性能等，在解決一些復雜的模式識別問題中顯示出其獨特的優(yōu)勢。這些優(yōu)勢使得它在模式識別中有著越來越廣泛的應用。 G