AHM模型下的新分類方法.pdf

1、相較與標準測驗理論，新一代測驗能夠提供有關被試的詳細信息。作為新一代測驗理論重點，認知診斷受到國內外研究者的廣泛關注。認知診斷模型的建立就是為了評估被試，得到個體的詳細信息。Leighton等人提出的屬性層級模型（AHM）是一種基于統(tǒng)計模式識別和分類的認知診斷模型。根據(jù)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反應模式即觀察反應模式（ORP）劃歸為期望反應模式（ERP），以此得到被試的知識狀態(tài)，進而能夠對被試進行有效的

2、、有針對性的補救。 屬性層級模型中有兩種模式分類方法：方法A和方法B。本文對這兩種方法進行了探討和研究，指出其不足之處，并在此基礎上提出一系列關于期望反應模式和觀察反應模式之間的相似性指標。為了提高判準率，兩個因素被仔細考慮：期望反應模式的概率（或觀察反應模式），例如：期望反應模式的可能性（或觀察反應模式）和期望、觀察反應模式一致部分的可能性。一系列新的關于兩者概率和相似性指標的分類方法就此建立。 本文對以上所有分類方法

3、的屬性模式判準率和屬性邊際判準率進行了模擬研究。結果表明，在按照Ying Cui和Leighton等人（2006）提出的模擬方法進行模擬實驗的情況下，即猜測和失誤（Leighton等稱其為slip）服從（0，1）上的均勻分布、各期望反應模式人數(shù)服從正態(tài)分布的情況下，所有的新方法中的A方法均比Leighton等人提出的方法A在屬性模式分類正確率上有大幅提高，并且隨著slip的增多而優(yōu)勢更加明顯；而新方法的B方法較Leighton等人的方法