联合作答精度和作答时间的概率态认知诊断模型

联合作答精度和作答时间的概率态认知诊断模型

B841; 对多模态数据的联合分析是改进结果评价、健全综合评价的主要途径.针对概率态认知诊断模型(CDM)仅能分析题目作答精度(RA)的局限,本文基于联合-层级建模框架和联合-交叉负载建模框架提出三个可联合分析RA和题目作答时间(RT)的概率态联合CDM.模拟研究和实证研究结果表明:(1)新模型参数估计返真性良好,额外引入RT有助于提高参数估计精度并提供有关个体加工速度的测量;(2)基于联合-交叉负载建模框架构建的模型对测验情境的兼容性优于基于联合-层级建模框架构建的模型;(3)概率态属性比确定态属性更精细地反映个体对属性的掌握情况....

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Veröffentlicht in:心理学报 2023, Vol.55 (9), p.1573-中插18
Hauptverfasser: 田亚淑, 詹沛达, 王立君
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:B841; 对多模态数据的联合分析是改进结果评价、健全综合评价的主要途径.针对概率态认知诊断模型(CDM)仅能分析题目作答精度(RA)的局限,本文基于联合-层级建模框架和联合-交叉负载建模框架提出三个可联合分析RA和题目作答时间(RT)的概率态联合CDM.模拟研究和实证研究结果表明:(1)新模型参数估计返真性良好,额外引入RT有助于提高参数估计精度并提供有关个体加工速度的测量;(2)基于联合-交叉负载建模框架构建的模型对测验情境的兼容性优于基于联合-层级建模框架构建的模型;(3)概率态属性比确定态属性更精细地反映个体对属性的掌握情况.
ISSN:0439-755X
DOI:10.3724/SP.J.1041.2023.01573