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基于属性层次结构的FCA及其在认知诊断中的应用研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-15页
第一章 绪论第15-24页
   ·研究背景第15-17页
   ·形式概念分析的研究现状第17-19页
   ·具有认知诊断功能的计算机化自适应测验的研究现状第19-20页
   ·论文主要创新工作第20-21页
   ·论文内容与结构第21-24页
     ·论文内容第21-22页
     ·论文结构第22-24页
第二章 基于 FCA 具有认知诊断功能 CAT 的基本理论第24-38页
   ·形式概念分析第24-26页
     ·格第24-25页
     ·概念格第25-26页
   ·认知诊断第26-30页
     ·认知诊断目的第26-27页
     ·认知诊断意义第27页
     ·认知诊断模型第27-30页
   ·计算机化自适应测验第30-36页
     ·计算机化自适应测验的优点第31-32页
     ·项目反应理论第32-34页
     ·CAT 研究的相关问题第34-36页
   ·Monte Carlo 模拟第36-37页
   ·小结第37-38页
第三章 符合属性层次结构项目的判定方法第38-46页
   ·有效项目第38-39页
   ·有效项目的判定第39-43页
     ·有效项目的判定方法第39-42页
     ·判定方法应用于 RSM 与 AHM第42-43页
   ·试验结果及回归分析第43-44页
   ·小结第44-46页
第四章 简化Q阵的扩张算法与渐增式扩张算法第46-61页
   ·简化Q阵第46页
   ·简化Q阵的 Tatsuoka 算法第46页
   ·简化Q阵的扩张算法第46-53页
     ·求解简化Q阵的扩张算法第46-49页
     ·实验结果与回归分析第49-53页
   ·简化Q阵的渐增式扩张算法第53-57页
     ·求解简化Q阵的渐增式扩张算法第53-55页
     ·试验结果与回归分析第55-57页
   ·简化Q阵的三个算法比较第57-59页
     ·简化Q阵的扩张算法与渐增式扩张算法等效性证明第57-58页
     ·求解简化Q阵三个算法的实验比较第58-59页
   ·小结第59-61页
第五章 基于属性层次结构的概念格生成算法第61-70页
   ·基于属性层次结构的形式背景第61-62页
     ·Ea 阵第61页
     ·渐增式扩张算法生成 Ea 阵第61-62页
   ·Ea 阵诱导的概念格生成算法第62-67页
     ·Godin 算法的修正第62-63页
     ·Ea 阵诱导的概念格生成算法第63-66页
     ·与 Godin 算法的比较第66-67页
   ·基于属性层次结构的概念格生成第67-69页
     ·基于属性层次结构的概念格生成算法第67-68页
     ·实验结果与回归分析第68-69页
   ·小结第69-70页
第六章 基于 FCA 的具有认知诊断功能 CAT 的设计与实现第70-81页
   ·基于 FCA 具有认知诊断功能 CAT 理论研究第70-74页
     ·属性层次结构基本类型的研究第70-71页
     ·Ea 阵诱导的概念格作为认知诊断模型第71-72页
     ·被试的认知诊断概念格第72-73页
     ·被试的补救措施概念格第73-74页
   ·基于 FCA 具有认知诊断功能 CAT 的实现第74-80页
     ·认知诊断的设计第74-77页
     ·最佳补救措施第77页
     ·具有认知诊断功能 CAT 的设计与实现第77-80页
   ·小结第80-81页
第七章 基于 FCA 的渐进式具有认知诊断功能 CAT第81-87页
   ·基于 FCA 渐进式具有认知诊断功能 CAT第81页
   ·基于 FCA 渐进式具有认知诊断功能 CAT 的模型设计第81-82页
     ·基于属性层次结构的渐进式具有认知诊断功能 CAT 的认知诊断模型第81-82页
   ·基于项目空间图的渐进式具有认知诊断功能 CAT 的认知诊断模型第82-86页
     ·核第83-84页
     ·概念格与核第84-85页
     ·基于项目空间的渐进式具有认知诊断功能 CAT 认知诊断模型第85-86页
   ·小结第86-87页
第八章 总结与展望第87-90页
   ·全文总结第87-88页
   ·研究和展望第88-90页
参考文献第90-102页
致谢第102-103页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第103-104页

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