一種高效的CD-CAT在線標定新方法：基于熵的信息增益與EM視角*

譚青蓉 汪大勛 羅 芬 蔡 艷 涂冬波

一種高效的CD-CAT在線標定新方法：基于熵的信息增益與EM視角

譚青蓉 汪大勛 羅 芬 蔡 艷 涂冬波

(江西師范大學心理學院, 南昌 330022)

項目增補(Item Replenishing)對認知診斷計算機自適應測驗(CD-CAT)題庫的維護有著至關重要的作用, 而在線標定是一種重要的項目增補方式。基于數據挖掘中特征選擇(Feature Selection)的思路, 提出一種高效的基于熵的信息增益的在線標定方法(記為IGEOCM), 該方法利用被試在新舊題上的作答聯合估計新題的矩陣和項目參數。研究采用Monte Carlo模擬實驗驗證所開發新方法的效果, 并同時與已有的在線標定方法SIE、SIE-R-BIC和RMSEA-N進行比較。結果表明：新開發的IGEOCM在各實驗條件下均具有較好的項目標定精度和項目估計效率, 且整體上優于已有的SIE等方法; 同時, IGEOCM標定新題所需的時間低于SIE等方法。總之, 研究為CD-CAT題庫中項目的增補提供了一種更為高效、準確的方法。

認知診斷計算機自適應測驗, 項目增補, 在線標定,矩陣, 熵的信息增益

1 引言

測評技術與計算機技術的持續發展, 使得大眾不僅追求測驗的效率, 更追求綜合性的測驗結果, 而不僅僅是籠統的測驗總分。人們渴望獲取詳實且全面的測驗結果, 使其能根據該結果對自身在所測內容領域上的強弱進行系統評估, 了解其需改進或完善的地方, 從而制定進一步的學習計劃。認知診斷計算機自適應測驗(Cognitive Diagnostic Computerized Adaptive Testing, CD-CAT)是認知診斷(Cognitive Diagnosis, CD)與計算機自適應測驗(Computerized Adaptive Testing, CAT)相結合的產物, 其在提高測驗效率和準確性的同時, 可為被試提供在所測內容領域上優缺點的詳細診斷(Wang, 2013; Weiss, 1982)。……