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多级聚类诊断法的开发及其在认知诊断评估中的应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
1 文献综述第11-30页
   ·认知诊断评估的核心概念第11-15页
     ·认知诊断评估第11-12页
     ·认知诊断评估的理论基础第12页
     ·知识状态的定义第12-13页
     ·Q矩阵的定义及其在认知诊断评估中的重要性第13-14页
     ·R矩阵的定义及其在CDA测验编制中的重要性第14-15页
   ·认知诊断分类方法研究综述第15-25页
     ·常用认知诊断模型介绍第15-21页
     ·非参数认知诊断方法介绍第21-24页
     ·认知诊断分类正确性的影响因素第24-25页
   ·聚类分析方法在认知诊断中的应用第25-28页
     ·聚类分析的定义及方法介绍第25-26页
     ·距离测量方法介绍第26-27页
     ·K-means法简介第27-28页
     ·K-means法在认知诊断评估中的应用第28页
   ·考试改革的实践需求与多级计分诊断模型第28-30页
2 问题提出与研究设计第30-34页
   ·问题提出第30-31页
     ·应充分发挥非参数方法的优势,扩展认知诊断评估的实践应用第30页
     ·非参数诊断法仅涉及0-1计分,需拓展至多级计分情境第30-31页
     ·聚类分析诊断法的影响因素及稳定性有待考证第31页
   ·研究意义第31-32页
     ·理论意义第31页
     ·实践意义第31-32页
   ·研究设计第32-34页
3 研究一:多级计分的聚类诊断方法第34-40页
   ·0-1计分聚类诊断法介绍第34-35页
     ·属性总分和能力向量的计算第34-35页
     ·K-means中心初始值的选取第35页
     ·0-1计分聚类诊断法的步骤第35页
   ·0-1计分聚类诊断法的拓展:多级聚类诊断法(GRCDM)第35-40页
     ·理想反映模式的计算第36-37页
     ·属性总分和能力向量的计算方法第37-40页
4 研究二:不同因素对GRCDM分类准确率的影响第40-55页
   ·研究目的第40页
   ·研究方法第40-46页
     ·研究设计第40-45页
     ·模拟观察反应模式第45-46页
     ·被试分类与诊断第46页
     ·评价指标第46页
   ·研究结果第46-52页
     ·GRCDM在各实验条件下的PMR和MMR均值第46-47页
     ·各因素主效应及其交互效应第47-52页
   ·讨论第52-55页
     ·GRCDM具有很高的分类准确率第52-53页
     ·随属性个数的增加GRCDM分类准确率升高第53页
     ·GRCDM较适用于松散型的属性层次结构第53页
     ·GRCDM对被试人数和被试分布依赖性较小第53-55页
5 研究三:Q矩阵误设对GRCDM分类准确率的影响第55-59页
   ·研究目的第55页
   ·研究方法第55-56页
   ·研究结果第56-58页
     ·Q矩阵误设对PMR的整体影响第56-57页
     ·属性层次结构和误设类型对GRCDM判准率的影响第57-58页
   ·讨论第58-59页
     ·GRCDM具有较好的稳健性第58页
     ·Q矩阵误设对GRCDM分类准确率的影响受层次结构影响第58-59页
6 研究四:属性层次关系错误对GRCDM分类准确率的影响第59-63页
   ·研究目的第59页
   ·研究方法第59-60页
   ·研究结果第60-62页
     ·层次关系错误导致的MMR均值降幅第60-61页
     ·单因素方差分析结果第61-62页
   ·讨论第62-63页
     ·GRCDM对属性层次关系错乱具有一定的敏感性第62页
     ·GRCDM对各层次结构下的层次关系错乱敏感度不一第62-63页
7 研究五:实证研究第63-69页
   ·研究目的第63页
   ·数据来源第63-64页
   ·过程和方法第64-65页
   ·研究结果第65-67页
     ·GRCDM的分类结果第65页
     ·属性通过率与属性性质相匹配第65-66页
     ·属性通过率的学习类型差异第66-67页
   ·讨论第67-69页
     ·GRCDM在实证研究中具有较高的内部效度第67-68页
     ·GRCDM在实证研究中具有较高的外部效度第68-69页
8 研究结论与展望第69-71页
   ·研究结论第69-70页
   ·研究展望第70-71页
参考文献第71-76页
附录第76-80页
致谢第80-81页
攻读学位期间取得的研究成果第81-82页

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