| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 前言 | 第12-14页 |
| 1 文献综述 | 第14-31页 |
| 1.1 认知诊断评估中的核心概念 | 第14-18页 |
| 1.1.1 认知属性及层级关系 | 第14-15页 |
| 1.1.2 R矩阵 | 第15页 |
| 1.1.3 Q矩阵 | 第15-16页 |
| 1.1.4 理想掌握模式 | 第16-17页 |
| 1.1.5 理想反应模式 | 第17-18页 |
| 1.2 认知诊断评估过程 | 第18页 |
| 1.3 认知诊断方法 | 第18-28页 |
| 1.3.1 参数诊断方法 | 第19-22页 |
| 1.3.2 非参数诊断方法 | 第22-25页 |
| 1.3.3 机器学习诊断法 | 第25-28页 |
| 1.4 一种简洁的机器学习算法——K近邻算法（KNN） | 第28-30页 |
| 1.4.1 KNN算法介绍 | 第28-29页 |
| 1.4.2 KNN算法具有动态性 | 第29-30页 |
| 1.4.3 KNN算法是一种简洁的非参数方法 | 第30页 |
| 1.5 影响认知诊断分类精确性的因素 | 第30-31页 |
| 2 问题提出与研究设计 | 第31-35页 |
| 2.1 问题提出 | 第31-32页 |
| 2.1.1 该诊断法应可用于多级计分情境 | 第31页 |
| 2.1.2 该诊断法应具有高效的分类特性 | 第31-32页 |
| 2.1.3 该诊断法应具有非参数方法的简洁性 | 第32页 |
| 2.2 研究设计 | 第32-34页 |
| 2.3 研究意义 | 第34-35页 |
| 2.3.1 理论意义 | 第34页 |
| 2.3.2 实践意义 | 第34-35页 |
| 3 研究一：KNN诊断法 | 第35-44页 |
| 3.1 KNN算法应用于CDA中的思路 | 第35-39页 |
| 3.1.1 多级计分理想反应模式的获得 | 第35-37页 |
| 3.1.2 多级计分情境下训练集的产生 | 第37页 |
| 3.1.3 KNN诊断法的步骤 | 第37-39页 |
| 3.2 KNN诊断法独立于样本容量的预研究 | 第39-44页 |
| 3.2.1 研究目的 | 第39-40页 |
| 3.2.2 研究方法 | 第40-41页 |
| 3.2.3 研究结果 | 第41-43页 |
| 3.2.4 讨论与结论 | 第43-44页 |
| 4 研究二：KNN诊断法的精确性 | 第44-56页 |
| 4.1 研究目的 | 第44页 |
| 4.2 研究方法 | 第44-46页 |
| 4.2.1 研究设计 | 第44页 |
| 4.2.2 数据模拟 | 第44-46页 |
| 4.3 实验结果 | 第46-53页 |
| 4.3.1 被试分布形态对四种非参数诊断方法判准率的影响 | 第48-50页 |
| 4.3.2 属性个数对四种非参数诊断方法判准率的影响 | 第50-52页 |
| 4.3.3 属性层级结构对四种非参数诊断方法判准率的影响 | 第52页 |
| 4.3.4 KNN诊断法具有较高的判准率 | 第52-53页 |
| 4.4 讨论与结论 | 第53-56页 |
| 4.4.1 KNN诊断法具有较高的判准率 | 第53页 |
| 4.4.2 KNN诊断法不易受到被试分布形态的影响 | 第53-54页 |
| 4.4.3 KNN诊断法受层级结构影响较小 | 第54页 |
| 4.4.4 KNN诊断法判准率随属性个数增加而缓慢下降 | 第54-56页 |
| 5 研究三：KNN诊断法的稳定性 | 第56-69页 |
| 5.1 子研究一：不同Q矩阵误设概率下,KNN诊断法稳定性的验证 | 第56-62页 |
| 5.1.1 研究目的 | 第56页 |
| 5.1.2 研究设计 | 第56页 |
| 5.1.3 数据模拟 | 第56-57页 |
| 5.1.4 研究结果 | 第57-60页 |
| 5.1.5 讨论与结论 | 第60-62页 |
| 5.2 子研究二：不同Q矩阵误设类型下,KNN诊断法稳定性的验证 | 第62-69页 |
| 5.2.1 研究目的 | 第62页 |
| 5.2.2 研究设计 | 第62页 |
| 5.2.3 数据模拟 | 第62-63页 |
| 5.2.4 研究结果 | 第63-66页 |
| 5.2.5 讨论与结论 | 第66-69页 |
| 6 研究四：实证研究 | 第69-82页 |
| 6.1 研究目的 | 第69页 |
| 6.2 数据来源 | 第69-70页 |
| 6.3 KNN诊断法与MDD-R方法稳定程度的比较 | 第70-73页 |
| 6.3.1 研究目的 | 第70页 |
| 6.3.2 研究方法及过程 | 第70-71页 |
| 6.3.3 研究结果 | 第71-72页 |
| 6.3.4 讨论与结论 | 第72-73页 |
| 6.4 KNN诊断法与MDD-R效度的比较 | 第73-80页 |
| 6.4.1 研究目的 | 第73页 |
| 6.4.2 研究方法及过程 | 第73页 |
| 6.4.3 研究结果 | 第73-79页 |
| 6.4.4 讨论与结论 | 第79-80页 |
| 6.5 讨论 | 第80-82页 |
| 6.5.1 KNN诊断法在实证研究中的有效性 | 第80-81页 |
| 6.5.2 KNN诊断法在实证研究中的适用性 | 第81-82页 |
| 7 研究结论和展望 | 第82-84页 |
| 7.1 研究结论 | 第82-83页 |
| 7.2 研究展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 附录A | 第89-90页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-95页 |
