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 |