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文檔簡介
1、獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知,除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含為獲得或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意?!瘜W(xué)位論文作者簽名: 簽字E t 期: 年 月 E l學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解江西師范大學(xué)研究生院有關(guān)保留、使
2、用學(xué)位論文的規(guī)定,有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤,允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)江西師范大學(xué)研究生院可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。( 保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名:簽字E t 期: 年 月 E t導(dǎo)師簽名:簽字E t 期: 年 月 日中,在研究一的基礎(chǔ)上,研究三進(jìn)一步將粗糙集理論用于小樣本小題量的情況,考察樣本量小
3、和題量小對診斷結(jié)果的影響;第四,項(xiàng)目屬性標(biāo)定和被試知識狀態(tài)診斷是相輔相成的兩個方面。到目前為止,只有計算機(jī)化認(rèn)知診斷自適應(yīng)測驗(yàn)才能處理項(xiàng)目屬性輔助標(biāo)定問題,研究四采用粗糙集理論對紙筆測驗(yàn)中的項(xiàng)目屬性進(jìn)行自動標(biāo)定,并從被試估計準(zhǔn)確度、被試作答失誤率和屬性個數(shù)三個方面考察對項(xiàng)目屬性標(biāo)定準(zhǔn)確度的影響;第五,一題多解是問題解決中的常態(tài),而現(xiàn)有的認(rèn)知診斷方法基本上討論僅僅采用一種策略的情形。研究五采用粗糙集理論進(jìn)行多策略認(rèn)知診斷并與已有多策略的研
4、究結(jié)果進(jìn)行比較;第六,上述五個部分皆為模擬研究,研究六旨在在此基礎(chǔ)上,將粗糙集理論用于認(rèn)知診斷的實(shí)踐之中,考察粗糙集理論在實(shí)際測驗(yàn)中的效果。以上研究結(jié)果表明:( 1 ) 在無項(xiàng)目參數(shù)條件下,采用粗糙集理論做認(rèn)知診斷與被試量無關(guān)、估計的速度非??烨以\斷結(jié)果比較理想,說明粗糙集理論能夠應(yīng)用于課堂測驗(yàn)。當(dāng)屬性數(shù)少于6 個時,粗糙集理論的模式判準(zhǔn)率結(jié)果比D I N A 好,當(dāng)屬性數(shù)為6 個或以上時,有些情況下,粗糙集理論的模式判準(zhǔn)率低一些。(
5、2 ) 在屬性個數(shù)比較多時,采用組塊方法能夠提高模式判準(zhǔn)率,所需題量也大大減少,同時對屬性超過1 0 個的情況也有相同的結(jié)論。( 3 ) 采用粗糙集理論做認(rèn)知診斷時,不需項(xiàng)目參數(shù),樣本的大小對被試知識狀態(tài)判準(zhǔn)率的影響并不明顯,且估計結(jié)果穩(wěn)定。( 4 ) 粗糙集理論能有效地進(jìn)行項(xiàng)目屬性自動標(biāo)定。當(dāng)作答失誤較低、考察屬性數(shù)較少、被試知識狀態(tài)估計較準(zhǔn)時,采用粗糙集理論進(jìn)行紙筆測驗(yàn)的項(xiàng)目屬性自動標(biāo)定,項(xiàng)目屬性模式判準(zhǔn)率和屬性邊際判準(zhǔn)率較高;當(dāng)被
6、試估計準(zhǔn)確度低、或作答的失誤率高或?qū)傩詡€數(shù)多時,項(xiàng)目屬性模式判準(zhǔn)率和屬性邊際判準(zhǔn)率會降低。( 5 ) 采用粗糙集理論進(jìn)行多策略研究,研究結(jié)果與己有的多策略認(rèn)知診斷結(jié)果基本一致。( 6 ) 根據(jù)粗糙集理論進(jìn)行診斷原理,該方法完全可以用于建立認(rèn)知診斷題庫,且所有項(xiàng)目只需提供項(xiàng)目屬性,無需項(xiàng)目參數(shù),故有關(guān)模型的擬合和等值等問題完全可以避免,可大量節(jié)省建立題庫的成本。以上研究,均在粗糙集軟件環(huán)境下進(jìn)行,無論被試量和題量為多大,估計速度非??欤?/p>
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