小学生乘法计算能力的认知诊断及补救教学

认知诊断通过分析被试的项目作答反应,推断被试的认知属性掌握状态,为学习困难学生设计补救教学提供了非常有价值的信息。本文作者在探讨了小学生多位数乘法计算能力的认知属性、编制了2份相同考核模式的认知诊断测验后,选择江西某小学310名高年级学生为被试,先施测第1份认知诊断测验,采用DINA模型,自编参数估计程序进行诊断,得到了每一个被试的属性掌握模式分类及全体被试在各个属性上的掌握情况。然后设计和实施补救教学,在实施补救教学后再施测第2份认知诊断测验以检验补救效果。研究发现：（1）该小学高年级学生对0XN运算法则、多位数乘以两位数的运算程序、乘法进位认知属性的掌握不太理想,特别是乘法进位。（2）属性掌握模式中属全部掌握模式的被试人数占86．47％,其余被试均分类于存在各种认知不足的掌握模式。（3）比较两份认知诊断测验报告,结果表明在认知诊断指导下的补救教学有针对性,补救后被试正确作答项目增多,属性掌握个数也有所增加,补救效果良好。     

特殊教育中的认知诊断研究

认知诊断主要将认知心理学与现代教育测量方法相结合,通过获得受试个体在测试中的作答反应来推测其不可观察的知识状态,以测量该个体特定的知识结构和加工技能。本文将研究利用建立 Q矩阵对特殊人群的学力结构进行认知诊断的方法,从而实现因材施教,实现个性化教育。     

认知诊断测验Q矩阵估计方法比较

认知诊断以微观认知角度对被试做出准确评估与反馈的优势在心理与教育测量领域展现出巨大发展潜力,但要利用这种优势就必须确保Q矩阵的合理性。研究表明错误界定的Q矩阵会严重影响模型参数估计和被试分类准确性。本文从参数化与否出发介绍6种基于被试作答反应的Q矩阵估计方法的基本思想、实现步骤及应用情况,总结这些方法的特点并展望未来研究方向,为认知诊断研究及应用提供借鉴和基础。     

主持人语

认知诊断被视为新一代测量理论的核心,它要求不仅向被试、家长、老师和学校等相关的个人或者单位报告测验的分数,而且报告被试在测验中表现出来的认知方面的长处和不足,这对于有的放矢地进行补救教学无疑是十分有用的。特别是形成性认知诊断评估对于学习困难的学生帮助更大。     

面向精准教学的多级认知诊断模型构建与应用

利用精准教学促进学生个性化成长是教育的理想诉求，也是国家教育政策的现实要求。多级认知诊断模型作为实施精准教学的有效工具，目前虽然应用广泛，但需要大量样本进行参数估计，在课堂教学中应用的门槛较高。基于此，文章首先根据认知及教学理论，对知识属性掌握程度进行多级划分，并构建了面向精准教学的多级认知诊断模型；然后，文章应用多级难度试题对学生知识状态进行测量分级，并在此基础上利用BP神经网络消除学生答题过程中的猜测或失误，从而实现较少样本情况下对学生知识状态的多级诊断；最后，文章应用模型开展教学实验，从诊断结果准确度、补救学习效果和学生满意度方面，验证模型能够对学生知识状态进行高效精准的多级诊断。文章通过研究，旨在为精准教学的实施和学生的个性化培养提供有效依据。     

认知诊断评价及其关键技术

认知诊断测验是近年来兴起的测验形式,受到越来越多研究人员的关注。认知诊断测验与传统的纸笔测验、计算机自适应测验最大的不同之处在于它能够提供被试者在知识上的详细掌握情况,能够让被试者了解自身的长处和不足,可以进行有针对性的补救学习;能够让指导者了解学生在知识上的优点和弱点,可以进行有针对性的补救教学。认知诊断测验是适应现代教育的发展而产生的,认知诊断测验的功能虽然强大,但是要真正大规模的实现,却也不是容易的事情,因为实施认知诊断测验涉及很多关键技术,并且有的技术目前还不成熟。对实施认知诊断测验的关键技术进行系统性的介绍,以使更多的研究人员投身到诊断测验的研究中来,促进认知诊断测验的发展。     

规则空间模型的简介与述评

规则空间模型是一种基于统计模式识别和分类的认知诊断模型,能够提供关于考生作答模式与属性掌握情况的详细信息。在理论上,该模型解决了成就测验中测验单维性与项目单维性的问题,并发展出ACC曲线对项目反应理论进行了拓展;在实践中,规则空间模型可以用于指导测验项目的编制,为诊断教学提供信息,还能广泛应用于成就测验以外的心理与教育测量的各个领域。[编者按]     

关于新课程改革中的诊断性测验研究

在新课程改革中诊断性测验正在显得越来越重要,如何进行诊断性测验是广大中小学教师面临的实际问题。规则空间模型将认知心理学和教育测量理论相结合,它首先对所要考查的属性进行梳理,并编制出包含这些属性的测验题目。然后根据学生对于题目的作答情况,将他们在规则空间中划归为不同的类别,从而诊断出各类学生的认知缺陷。     

基于多级评分的属性层级方法和广义距离法的认知诊断

基于等级反应模型的属性层级方法和多级评分的广义距离法,是两种基于项目反应理论的多级评分的认知诊断方法。本文通过采用Monte Carlo方法模拟比较两种方法的优劣,发现在四种属性层级结构、四种被试作答失误率情况下,对发散型来说,多级评分的广义距离判别法相对更好;对无结构型来说,基于等级反应模型的属性层级方法是更好的选择;对收敛型和线型而言,被试作答失误率比较大时多级评分的广义距离判别法相对更合适,其他情况下两种方法诊断效果差不多。     

G-DINA认知诊断模型族：特征、关系与新进展

认知诊断模型根据作答反应探索知识状态与项目的交互作用,是认知诊断理论研究的核心内容之一。根据模型的使用条件,将其分为二级（多级）项目评分认知诊断模型、复杂测验条件的认知诊断模型以及高阶认知诊断模型,评析各类模型的特征与关系,构建了以G-DINA模型为中心的树状发展图,有助于研究者厘清模型发展的思路与脉络。对认知诊断在模型发展、参数估计和实践应用等方面的研究提出思考和建议。     

跨年级小学生数学学力认知诊断测验的IRT垂直等值分析

本研究采用“共同题?锚测验”设计,使用R语言ltm程序包中的IRT两参数模型进行各年级小学生数学学力认知诊断测验和被试参数的估计,并使用equateIRT程序包进行跨年级小学生数学学力认知诊断测验各项参数的等值转换。结果表明,等值转换后各年级测验的题目难度和小学生数学学力均随年级增长而逐渐递增,不同学校、民族、性别学生的数学学力发展差异性特征均与理论假设相符。本研究验证了采用IRT垂直等值方法构建跨年级小学生数学学力发展水平垂直量表的可行性,为制定系统性补救教学方案和自适应题库建设提供了必要的实证证据。     

基于近似子图的实时教学认知诊断模型设计与应用北大核心CSSCI

开展个性化教学是实现素质教育至关重要的措施和手段。实现个性化教学的主要手段是使用计算机辅助测验对学生知识结构进行诊断,然后根据诊断结果开展有针对性的资源推送和路径规划等补救教学活动,其核心问题是教学认知诊断模型的构建。当前常用的基于RSM和AHM的教学认知诊断模型虽然能够对学生的知识状态进行高效、准确的诊断,但其生成规则空间的代价较高,在小规模实时诊断应用中效率较低。近似子图是领域知识图在测试项目下的相关子图,其顶点集只包含测试项目中涉及到的认知属性,其边集包括顶点集在领域知识图中直接依赖关系的投影,以及顶点集在领域知识图中间接依赖关系的模拟。近似子图可以降低规则空间规模的量级,满足其构造的实时性要求。基于近似子图的教学认知诊断模型在"Java语言程序设计"课程中的教学实验证明:该模型可以降低构建RSM规则空间的时间代价,在保证诊断准确率的前提下达到课堂实时认知诊断的目的,及时帮助学生发现自身知识缺陷并开展有针对性的补救学习,最终有效改善学生学习效果。针对学生的调查问卷结果也显示,该教学模式较传统课堂更为轻松和高效。     

“一对一”认知诊断与干预的实证研究——以小学数学“众数”问题为例

学习评价在注重学生学习结果的同时,更应关注学生的学习过程。然而,传统的测验大都采用"多人一测"、"多人一题"的纸笔测验形式,强调测试的结果,忽视学习过程。该文介绍了"一对一"认知诊断与干预的概念、目的与特点,选取小学数学"众数"这一典型的陈述性知识开展实证研究。"一对一"认知诊断与干预能够关注学生个性差异,提供个性化的学习支持服务,也为发挥新技术优势,为学习有困难的学生构建学习环境、提高智能化的诊断水平提供帮助。     

认知诊断测验编制的理论及方法

认知诊断测验的优劣直接影响诊断的效果及质量。与传统测验相比,认知诊断测验在测验目的和功能、测验编制的理论基础以及测验项目质量的评价标准方面均存在不同。本文梳理了目前国内外几种认知诊断测验编制的相关理论及方法,并提出了认知诊断测验编制的基本过程,即确定诊断目标→构建认知模型→认知诊断测验项目设计→项目编写→项目测量学参数获取→测验组卷,为认知诊断测验的编制研究者及实际编制者提供一定的参考和指导。     

认知诊断理论在数学教育评价中的应用

质性地比较论证了基于认知诊断理论的数学教育评价工具开发的可行性。通过分析实际测试数据,比较几种不同认知诊断模型中的参数估计方法实际应用于分析数学评价测验的可能性。研究发现,认知属性概念可以帮助研究者和实践者分析影响学生解答数学题目背后的认知结构。人工神经网络模型能够充分利用理论设计的认知模型,克服测验题目有限、题型多样、认知属性差异大等不易分析的困难,较好评价学生的数学学业成就,为后续教学提供诊断性信息,达到了诊断性测验的目的。     

基础教育学业水平评价的新方式:CAT认知诊断

认知诊断是目前基础教育学业水平评价的热点研究之一。计算机自适应测验与认知诊断技术结合,发展到具有认知诊断功能的计算机自适应测验(CAT认知诊断)功能,通过CAT认知诊断方法可以在课堂教学中测试并即时反馈结果,给出学生知识掌握的诊断信息,为后续的补救教学提供了参考依据。有研究者认为,CAT认知诊断将逐渐成为基础教育学业水平评价的主要形式。     

计算机自适应测验的实现条件

计算机自适应测验（CAT）是建立在项目反应理论基础上,由计算机根据被试能力水平自动选择测题,从而对被试能力做出估计的新型测验。计算机自适应测验呈现给考生的试题是依据被试在前一个试题作答的表现好坏来决定的,其实现条件应囊括以下五个部分。     

基础教育学业水平评价的新方式:CAT认知诊断

认知诊断是目前基础教育学业水平评价的热点研究之一.计算机自适应测验与认知诊断技术结合,发展到具有认知诊断功能的计算机自适应测验(CAT认知诊断)功能,通过CAT认知诊断方法可以在课堂教学中测试并即时反馈结果,给出学生知识掌握的诊断信息,为后续的补救教学提供了参考依据.有研究者认为,CAT认知诊断将逐渐成为基础教育学业水平评价的主要形式.     

智慧教育视野下基于Rasch模型的知识掌握与认知能力分析研究

如何对学习者进行精准化、个性化的诊断和评价是智慧教育时代的重要议题。目前学习诊断的主流方式依然是通过考试成绩对学生知识掌握程度进行评价,容易忽略对学生认知能力的评价,不符合智慧教育既重视知识传授也重视能力培育的价值取向。本研究基于Rasch模型,以政治学科为例,组建月考试卷,并编制双向细目表为试题标记知识点属性和认知能力属性,进而探索一种基于考试成绩挖掘学生认知能力的方法。本研究收集了195名学生的作答数据,使用Rasch模型,分析成绩背后每位学生的知识掌握情况,并判断学生对各认知能力层次的达成情况,同时根据分析结果生成雷达图进行可视化输出,实现学生认知分析在混合式课堂中的常态化使用。本研究试图为智慧教育时代学习的精准诊断提供一种新思路。     

小学数学应用题认知诊断测验编制及效度验证

本研究旨在基于事先构建的理论模型,编制小学数学应用题认知诊断测验,并通过认知诊断评估对其效度进行验证。采用质性研究和量化研究两条思路,通过认知分析、大声思维和测验等方法,探索了认知诊断评估从理论模型构建到测验编制及其效度验证的过程。在理论模型构建和测验编制方面,所得结果表明认知分析和大声思维相结合能够合理地构建实质心理学的认知模型,并且基于该认知模型自上而下的测验设计是与认知诊断评估流程相吻合的。通过认知诊断评估所获取的数据分析表明,该测验的结构效度、内部效度和外部效度均达到理想水平,基于事先构建的认知模型所编制的认知诊断测验能够作为认知诊断评估的有效工具,有助于发掘和诊断学生数学应用题解决中的认知错误。