【摘 要】
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在认知诊断评估中,用于诊断分类的方法多为参数模型,参数估计的实现需要具备一定的数学和计算机知识,较大程度地限制了认知诊断评估在实践中的应用和推广。近年来,研究者开始将非参数方法引入到对被试知识状态的诊断与分类中,因其具有无需前提假设、操作简单、耗时少、不依赖于样本量等特点,适于认知诊断评估的应用和推广。非参数方法中,基于观察反应模式(Observed Response Pattern,ORP)与理
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在认知诊断评估中,用于诊断分类的方法多为参数模型,参数估计的实现需要具备一定的数学和计算机知识,较大程度地限制了认知诊断评估在实践中的应用和推广。近年来,研究者开始将非参数方法引入到对被试知识状态的诊断与分类中,因其具有无需前提假设、操作简单、耗时少、不依赖于样本量等特点,适于认知诊断评估的应用和推广。非参数方法中,基于观察反应模式(Observed Response Pattern,ORP)与理想反应模式(Ideal Response Pattern,IRP)间的海明距离判别法尤为简单,只需计算ORP与IRP间的简单距离就可实现对被试知识状态的分类与诊断。然而,海明距离只适于0-1计分数据,随着测验形式和评分方式的多样化,此时仍采用仅适于0-1评分的分类方法,将不能充分利用作答信息,影响诊断分类的准确性。从数理上说,海明距离是曼哈顿距离的特例,本研究拟通过将海明距离纳入适于多级评分的曼哈顿距离,构建一种适用混合计分的曼哈顿距离判别法(Manhattan Distance Discriminating Method,MDD),并从数学上证明该方法用于诊断评估的分类一致性,然后通过模拟研究考查MDD的分类准确性及稳定性。
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