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带有离散高阶结构的认知诊断模型
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作者 郑坤 单娜 《长春工业大学学报》 CAS 2023年第6期502-510,共9页
在属性连续高阶结构基础上,提出了属性的离散高阶结构,通过logit函数描述潜在的离散变量和属性之间的关系,解决了属性可能依赖于潜在的离散变量问题。采用贝叶斯MCMC方法估计模型参数,两项模拟研究表明,新提出的模型在项目参数和属性模... 在属性连续高阶结构基础上,提出了属性的离散高阶结构,通过logit函数描述潜在的离散变量和属性之间的关系,解决了属性可能依赖于潜在的离散变量问题。采用贝叶斯MCMC方法估计模型参数,两项模拟研究表明,新提出的模型在项目参数和属性模式上有较好的恢复,并且相比于DINA模型,具有更快的计算效率。提供的PISA2012基于计算机的数学数据进一步证明该模型的优越性。 展开更多
关键词 认知诊断 潜在结构模型 高阶结构 离散变量
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