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文檔簡介
1、獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進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注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含為獲得或其他教育機構的學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均已在論文中作了明確的說明并表示謝意?!瘜W位論文作者簽名: 簽字E t 期: 年 月 E l學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解江西師范大學研究生院有關保留、使
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3、和題量小對診斷結果的影響;第四,項目屬性標定和被試知識狀態(tài)診斷是相輔相成的兩個方面。到目前為止,只有計算機化認知診斷自適應測驗才能處理項目屬性輔助標定問題,研究四采用粗糙集理論對紙筆測驗中的項目屬性進行自動標定,并從被試估計準確度、被試作答失誤率和屬性個數(shù)三個方面考察對項目屬性標定準確度的影響;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行多策略認知診斷并與已有多策略的研
4、究結果進行比較;第六,上述五個部分皆為模擬研究,研究六旨在在此基礎上,將粗糙集理論用于認知診斷的實踐之中,考察粗糙集理論在實際測驗中的效果。以上研究結果表明:( 1 ) 在無項目參數(shù)條件下,采用粗糙集理論做認知診斷與被試量無關、估計的速度非??烨以\斷結果比較理想,說明粗糙集理論能夠應用于課堂測驗。當屬性數(shù)少于6 個時,粗糙集理論的模式判準率結果比D I N A 好,當屬性數(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論。( 3 ) 采用粗糙集理論做認知診斷時,不需項目參數(shù),樣本的大小對被試知識狀態(tài)判準率的影響并不明顯,且估計結果穩(wěn)定。( 4 ) 粗糙集理論能有效地進行項目屬性自動標定。當作答失誤較低、考察屬性數(shù)較少、被試知識狀態(tài)估計較準時,采用粗糙集理論進行紙筆測驗的項目屬性自動標定,項目屬性模式判準率和屬性邊際判準率較高;當被
6、試估計準確度低、或作答的失誤率高或屬性個數(shù)多時,項目屬性模式判準率和屬性邊際判準率會降低。( 5 ) 采用粗糙集理論進行多策略研究,研究結果與己有的多策略認知診斷結果基本一致。( 6 ) 根據(jù)粗糙集理論進行診斷原理,該方法完全可以用于建立認知診斷題庫,且所有項目只需提供項目屬性,無需項目參數(shù),故有關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)境下進行,無論被試量和題量為多大,估計速度非???,大
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