可达阵功能的不可替代性

可达阵有2个重要性质:(i)Q矩阵中的列均可由可达阵的列线性表示;(ii)在0-1评分、属性之间作用不可相互补偿条件下,若可达阵(或者其列的置换)是测验Q矩阵的子矩阵,则任何2个不同的属性掌握模式(知识状态)对应的理想反应模式仍然不同.在Q矩阵当中,是否有其他的K阶子矩阵,具有其中1个或者2个性质?这对于认知诊断测验蓝图设计和计算机自适应诊断测验(CD-CAT)的选题策略的制定非常重要.但是,十分遗憾,可以证明这2个性质都不可以由其他Q矩阵代替.在一定条件下必要Q矩阵才能够表示知识结构,才能够提高认知诊断测验的构念效度.     

项目属性标错时可达阵补救作用的研究

以Q矩阵理论为基础,从分析专家给测验项目标定属性时可能出现的差错入手,设计不同的测验Q矩阵和模拟实验,分析比较在不同情况下的模式判准率,考察可达阵对测验Q矩阵标定出现差错时的补救作用。     

0-1和多值可达矩阵的性质及应用

讨论0-1可达阵的基本性质及其在认知诊断中的重要作用,证明可达阵导出的学生Q阵在先决关系下构成1个格,给出了多值可达阵的计算方法和基于多值可达阵的扩张算法,还给出已知属性最高水平下多值可达阵和0-1可达阵相互转换的膨胀和压缩算法,发现多值可达阵实质上是0-1可达阵的压缩形式,并讨论多值可达阵的性质及其在认知诊断中的应用.     

4年级数学应用题Q矩阵的适宜性

在认知诊断评估中,Q矩阵的界定和挑选非常重要,因其关系到诊断测验的质量和诊断评估的准确性.在模拟研究中,Q矩阵可以任意设定,但在实践研究中,Q矩阵的界定和测验Q矩阵的选择确非易事.该研究基于已有理论和模拟研究关于Q矩阵选择的原则,以小学4年级数学应用题为例,阐述如何在实践认知评估中选择适宜的测验Q矩阵,并通过实证和模拟研究验证所选测验Q矩阵的适宜性.研究结果表明:测验Q矩阵在包含R矩阵的前提下,考核模式并非越多越好、测验长度并非越长越好,相比较而言,只包含R矩阵的测验Q矩阵均要好于考核模式太多的Q矩阵.     

知识状态的不同表达及其应用

知识状态可用可达阵R的列的布尔并表示,但表示方式不唯一,由此引出累赘表达式和简洁表达式的概念及其作用,并将某些结果推广到多值Q矩阵.     

认知诊断中Q矩阵和Q矩阵理论

Q矩阵和Q矩阵理论是认知诊断中一对容易混淆的概念,一方面需要强调它们的差异,另一方面对Q矩阵理论做一些补充,比如在一定条件下,多级评分的认知诊断中测验蓝图的设计原理.根据实测数据对测验蓝图Q矩阵修正的设想,以及认知诊断模型和多维项目反应模型的联系.     

基于曼哈顿距离构建非参数Q矩阵修正方法

将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果.     

基于可达阵的补偿模型Q矩阵标定方法

Q矩阵标定是认知诊断评估中研究的热点问题,Q矩阵的好坏决定了认知诊断评估的准确性.根据确定性输入噪声"与"门模型(DINA)中可达阵R与简化Q矩阵存在布尔"与"的关系,提出基于确定性输入噪声"或"门模型(DINO)的可达阵R与简化Q矩阵在列向量上存在布尔"或"的关系,并由此推导出基于可达阵的补偿模型Q矩阵标定方法.实验结果表明:当可达阵失误与猜测小于0.20且待标定项目参数小于0.25时,该方法所得Q矩阵元素返真率达到90%以上,且在可达阵失误与猜测参数均小于0.25时真实Q矩阵与估计Q矩阵之间的差异较小.     

求解简化Q矩阵的扩张算法

认知诊断研究中常使用属性与项目的关联矩阵(Q矩阵),其中规则空间模型与属性层次方法涉及简化Q矩阵并给出求解简化Q矩阵的方法.从属性层次结构出发,给出了属性层次结构的可达矩阵与有效项目之间的关系及理论证明.基于向前回归的思想提出了求解简化Q矩阵的扩张算法,在考虑属性层次结构的有效项目数的基础上,与Tatsuoka方法进行了实验比较,并对属性个数为10的情况采用一元线性回归方法为两种方法建立了数学模型,模型中有效项目数为自变量,算法的运行时间为随机变量.经检验,回归效果显著.     

多级评分认知诊断测验蓝图的设计——根树型结构

在某种给定的评分方式下,假设属性之间没有补偿作用,讨论多级评分认知诊断测验蓝图设计问题.根据图论,将J.P.Leighton等定义的线型、发散型、无结构型属性层级结构归结为根树型,构造出相应的完备测验Q阵,即是使知识状态与期望反应模式一一对应,且列数最少的测验Q阵.完备Q矩阵均受到测验Q阵的秩的制约.     

带噪音预处理的改进探索性Q矩阵标定方法

考虑到在实际应用中学生在做题时的猜测和失误(统称为噪音)会影响探索性因素分析法所使用的四分相关矩阵的质量,该文提出四分相关矩阵的一种噪音修正方法,并将其应用于Q矩阵标定.模拟研究结果表明:猜测和失误这2种噪音会对Q矩阵的标定产生不利的影响; 基于修正后的四分相关矩阵的探索性因素分析法,在样本量较大和噪音较大等情况下,均能有效地提高Q矩阵标定的准确率.     

测验Q矩阵的修正方法及其比较研究

在认知诊断评估中,构建正确测验Q矩阵十分关键,但比较困难.该文将确定性输入噪音与门模型下3种在线标定方法(极大似然估计方法,边际极大似然估计方法和交差方法)用于测验Q矩阵修正,并与δ方法,γ方法和最小残差平方和方法进行比较.采用模拟研究验证和比较各方法的表现,研究结果显示:边际极大似然估计方法表现良好,交差方法次之; 项目所考查的属性数目是影响δ方法和γ方法的表现.     

多策略的多级评分认知诊断方法的开发

多级评分可以提供更多的认知诊断信息,在对多级评分多策略实测数据进行分析的基础上提出多策略的多级评分认知诊断方法。考虑到被试使用解题策略和评分方式无关,给出一种先将多级评分转化为0-1评分,再采用0-1评分方式对策略进行诊断,最后使用多级评分诊断被试的属性掌握模式。实验结果表明了这种方法的有效性。     

基于不耐烦、声讯互动的呼叫中心性能分析

考虑带声讯互动(Interacting Voice Response,IVR)且有不耐烦顾客呼叫中心的马尔可夫模型.通过建立两状态和三状态MC,分别利用流守恒方程和Q矩阵给出系统的平稳状态概率,以及其他一些重要的性能指标.     

多级评分认知诊断测验蓝图的设计——独立型和收敛型结构

定义了属性之间菱形层级结构的概念。在某种给定的评分方式下,假设属性之间没有补偿作用,讨论独立型、菱形层级结构对应的多级评分认知诊断测验蓝图设计问题,分别构造出相应的完备Q阵。     

禁止概率在构造论中的应用

本文将禁止概率应用于Q过程构造论,得到了一些新结果,特别是,它可以应用于有瞬时态的情况,同时,我们得到了单瞬时态的一些结果,并得到了拟保守不可和单瞬时Q过程的存在准则。     

马氏链遍历性的几个结果

证明有界的有限死马氏链和次线性的扩展分支过程非强遍历,同时证明了具有有界Q矩阵连续时间马氏链与其嵌入链具有同样的遍历性.