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认知诊断评估中的题目-属性关系

认知诊断评估中的题目-属性关系

作者:俞晓萍
出版社:江西高校出版社出版时间:暂无
开本: 16开 页数: 247
本类榜单:社会科学销量榜
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认知诊断评估中的题目-属性关系 版权信息

认知诊断评估中的题目-属性关系 内容简介

本书共九章,内容包括:贝叶斯网与测量模型、与贝叶斯网测量模型有关的理论基础、利用贝叶斯网结构学习得到属性之间的层级结构、贝叶斯网分类器在认知诊断分类中的应用、基于贝叶斯网模型的多级计分诊断测验分类研究等。

认知诊断评估中的题目-属性关系 目录

**章贝叶斯网与测量模型/001 1.1认知诊断 1.2认知诊断研究的国内外现状/002 1.3基于贝叶斯网模型的诊断测验研究/007 第二章与贝叶斯网测量模型有关的理论基础/008 2.1项目反应理论(IRT)/008 2.2认知诊断(CD) 2.3贝叶斯网络(BN) /013 第三章利用贝叶斯网结构学属之间的层级结构/03.1贝叶斯网结构学/0 3.2利用贝叶斯网结构学属之间的层级结构/021 3.3基于贝叶斯网结构学属层级结构/022 第四章贝叶斯网分类器在认知诊断分类中的应用/0274.1贝叶斯分类器的定理/027 4.2几种典型的贝叶斯网分类器/030 4.3利用贝叶斯网分类器对认知诊行分类/0324.4利用朴素贝叶斯网分类器分类/033 4.5关于贝叶斯网诊断模一步讨论的问题/035 第五章基于贝叶斯网模型的多级计分诊断测验分类研究/0375.1多级计分诊断测验/037 5.2贝叶斯网分类器与多级计分诊断模型S-GDINA 的比较研究/0385.3研究结果/042 5.4Q矩含错误时贝叶斯网分类器与多级计分诊断模型 S-GDINA的比较研究/045 5.5利用贝叶斯网分类器在实证数据中的应用研究/052 第六章测验中Q矩阵的验证与估计/058 6.1认知诊断评价的目的/059 6.2认知诊断模型 6.3Q矩阵的估计/068 6.4已有Q矩阵估计算法的特点/080 6.5属粒度对认知诊断评价影响的研究/081 6.6属间的补偿关系及诊断模型研究 6.7Q矩阵的估计算法 6.8Q矩阵估计算法的/087 第七章Q矩阵估计研究/089 7.1基于S统计量的Q矩阵估计算法 7.2基于似然比D统计量的Q矩阵估计/104 7.3属粒度和属关系对CDA分类的影响 7.4属间的补偿关系及诊断模型研究/146 7.5基于S统计量的Q矩阵、项目参数和被试属掌握模式估计/1717.6基于D统计量的Q矩阵、项目参数和被试属掌握模式估计/1737.7属粒度对认知诊断分类的影响/174 7.8属间的补偿关系及诊断模型研究 第八章多级计分认知诊断评估中的Q矩阵验证方法与应用研究/176 8.1多级计分认知诊断/177 8.2研究的内容和目标/193 8.3基于非参数方法一R统计量的多级计分下的Q矩阵验证/193SP统计量的多级计分下的Q矩阵验证 8.4基于参数化方法第九章认知诊断测验中的被试拟合研究/212 9.1认知诊断评估理论的基础概念/212 9.2问题提出和研究创新/228 9.3R指标及其临界值和分布特征/231 9.4比较R指标与し、RCI侦察效果/237 参考文献
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认知诊断评估中的题目-属性关系 作者简介

喻晓锋,江西师范大学心理学院副教授,基础心理学博士,美国圣母大学博士后,硕士研究生导师。主要研究方向为智慧学习与测评、测验安全等。在《心理学报》《心理科学》等专业期刊发表学术论文50余篇。主持 自然科学基金、 人文社会科学基金等科研项目20余项。

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