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认知诊断评估中项目属性辅助标定方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
目录第9-16页
第一部分 认知诊断评估及相关文献综述第16-50页
   ·认知诊断评估第16-40页
     ·认知诊断评估的目的第17-18页
     ·认知模型第18-20页
     ·评估任务的开发和分析第20-37页
       ·基于规则空间模型的属性指定、选择和验证方法第21-24页
       ·基于属性层级模型的属性指定、选择和验证方法第24-26页
       ·基于融合模型的属性指定、选择和验证方法第26-31页
       ·基于回归树的属性指定、选择和验证方法第31-34页
       ·基于证据中心设计的属性指定、选择和验证方法第34-36页
       ·基于认知设计系统的属性指定、选择和验证方法第36-37页
       ·关于各模型下属性指定、选择和验证方法的小结第37页
     ·认知诊断模型第37-40页
     ·参数估计及结果分析第40页
     ·分数报告第40页
   ·计算机化自适应诊断测验第40-45页
     ·认知诊断题库第41页
     ·初始题选择第41页
     ·选题策略第41-42页
     ·知识状态估计方法第42-43页
     ·终止规则第43-44页
     ·原始题参数在线估计和属性在线标定第44-45页
   ·形式概念分析第45-50页
     ·概念格第46-47页
     ·概念格建格算法第47页
     ·概念格降噪及应用第47-50页
第二部分 问题提出与研究总体设计第50-58页
   ·为什么要进行项目属性标定第50-54页
   ·研究内容第54-55页
   ·总体设计第55页
   ·研究意义第55-56页
   ·研究特色与创新之处第56-58页
第三部分 无监督的 FCA 属性辅助标定方法第58-74页
   ·无监督的 FCA 属性辅助标定方法第58-64页
     ·FCA 标定属性可行性第58-64页
     ·FCA 属性辅助标定方法第64页
   ·模拟研究第64-72页
     ·实验目的第64页
     ·实验设计第64-65页
     ·实验方法第65页
     ·评价指标第65-66页
     ·实验结果第66-72页
   ·小结与讨论第72-74页
第四部分 有监督的在线属性辅助标定方法第74-92页
   ·训练集充分的情形下在线属性辅助标定第74-84页
     ·实验目的第74页
     ·实验方法——属性标定方法第74-77页
       ·极大似然估计方法(MLE)第75页
       ·边际极大似然估计方法(MMLE)第75-76页
       ·交差方法第76-77页
     ·实验设计第77-78页
     ·实验过程第78-79页
     ·评价指标第79页
     ·实验结果第79-84页
   ·训练集不充分的情形下在线属性辅助标定第84-89页
     ·实验目的第84页
     ·项目属性向量等价类确定第84-86页
     ·实验设计第86-87页
     ·评价指标第87页
     ·实验结果第87-89页
   ·小结和讨论第89-92页
第五部分 实证研究第92-106页
   ·修正 Q 矩阵理论应用及其实证研究第92-98页
     ·修正 Q 矩阵理论之扩张算法应用第92-94页
     ·实验目的第94页
     ·实验数据第94-95页
     ·实验方法第95-97页
     ·实验结果第97-98页
   ·无监督的 FCA 属性辅助标定实证研究第98-100页
     ·实验目的第98-99页
     ·实验数据第99页
     ·实验方法第99页
     ·实验结果第99-100页
   ·有监督的属性辅助标定实证研究第100-104页
     ·实验目的第100页
     ·实验数据第100页
     ·实验方法第100-101页
     ·实验结果第101-104页
   ·小结与讨论第104-106页
第六部分 主要研究结论及讨论第106-112页
   ·研究结论第106-107页
   ·各属性辅助标定方法的适用条件第107-108页
   ·研究局限和研究展望第108-112页
参考文献第112-126页
附录第126-134页
致谢第134-136页
在读期间公开发表论文(著)及科研情况第136-137页

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