基于认知诊断模型PISA数据的学生学习轨迹分析

国际学生评估项目(PISA)在全球范围内为各国的教育水平评估提供了一个重要的横向比较平台,被广大学者认为是衡量教育质量的重要指标.近年来,重参数化DINA模型给出一种新的评估方法,能够进行更加准确的评估,逐渐在教育评估领域崭露头角,其独特之处在于能够结合认知分析把测量目标与认知过程模型紧密结合,展现学生对各知识点或技能的深入掌握程度.本文选择重参数化DINA模型作为分析工具,深入挖掘2015年PISA测试中来自中国、日本、美国等12个国家12 918名学生的答题数据及反应时间,旨在明确这些国家学生的学习轨迹并对其进行对比.本文的研究结果呈现了不同国家学生认知学习过程的独特性,以期为国际教育改进提供有益的参考.     

DINA模型项目参数偏差对知识状态估计的影响

近年来关于DINA模型的相关研究显示,样本量、先验分布、经验贝叶斯或完全贝叶斯估计方法、样本的代表性、项目功能差异和Q阵误指等,均可能是导致DINA项目参数估计发生偏差的原因。使用Monte Carlo模拟试验,对DINA项目参数(猜测参数和失误参数)的组合变化类型和偏差量进行考察,通过条件极大似然估计法估计知识状态,发现项目参数估计值与真值偏差不大时,对知识状态估计的精度影响不大;但是项目参数偏离真值较大时,尤其是在三种组合类型上,对属性掌握存在明显的高估或低估现象。研究结果对于诊断测验等值有一定的启示:若两个测验上锚题的项目参数出现了较大的偏差(0.1),则需要考虑等值的必要性。     

Q矩阵在认知诊断测量中的应用研究

目前,已经有100多种认知诊断模型被开发出来,其中大多是基于Q矩阵的。Q矩阵在认知诊断测量中发挥着重要作用。DINA模型和朴素贝叶斯网分类器是两种围绕Q矩阵构建的认知诊断模型,通过分析两种模型中Q矩阵的构建过程及Q矩阵对两种模型的影响,研究Q矩阵在认知诊断测量中的应用。     

探索认知诊断研究的新思路——追踪研究中的诊断分析

认知诊断模型是基于测量属性对测试对象进行的分类。本文旨在将近年越来越受研究者重视的追踪研究与通常仅作横断研究的认知诊断模型结合起来,根据现有文献探讨在重复测量中对被试进行测量属性诊断的可行性,从而实现从发展的角度对追踪监测个体属性的诊断,实现对其稳定性和可变性的解释。本文结合大量研究成果,重点融合非补偿性DINA模型和补偿性DINO模型,在潜在转换分析模型(LTA)的基础上进行分析与阐述。     

初中生二次函数认知诊断研究

基于DINA认知诊断模型,对初中生二次函数的认知情况进行诊断研究.先确定二次函数认知属性及属性层级关系,再根据Q矩阵编制二次函数认知诊断测试卷,最后对认知属性掌握概率和掌握模式进行分析.     

认知诊断模型在教育质量监测评价中的应用

采用认知诊断模型分析182位小学生的分数运算能力。通过对认知诊断模型中的G-DINA和DINA模型进行比较和拟合,发现DINA模型更适用于本次测验,拟合的结果较好(RMSEA=0.054);测验的难度和区分度均达到项目反应理论所需的要求。学生掌握属性A1、A2、A3、A5、A6的比例大约0.9,A4掌握的比例只有0.7789,全部掌握分数运算属性的比例为68.53%。认知诊断模型将为改进学生学习、提高教师教法提供理论和数据支持。     

幸福感的解释模型综述

本文综述了幸福感主要的 5种解释模型 ,即目标模型、自我决定模型、判断模型、适应理论、人格模型 ,认为 :各种解释模型各有优缺点 ,未来的研究方向 ,是对不同理论模型的整合 ,从而更加清晰的理解幸福感作用和机制。     

基于任务驱动型模型构建的“有丝分裂”教学设计

应用任务驱动型模型构建的方法,对"有丝分裂"一节内容进行了3个具体任务的设计,使构建模型更加合理有序,知识获得更加直观有趣,课堂教学更加生动有效。     

基于DINA模型高中生化学键概念群学习的认知诊断

基于DINA认知诊断模型,对高中生“化学键”概念群的学习进行认知诊断。根据诊断结果绘制出了学生“化学键”概念群学习路径图,形成了学生个体诊断报告,详细展现了学生“化学键”概念群学习的认知水平与障碍点。     

科学模型及模型认知素养发展策略

"模型认知"是科学概念学习和科学探究的思维模式,发展"模型认知"素养有助于深化科学思维和科学能力.本研究从科学模型入手,分析科学模型的涵义和特征;根据教学实际情况,将科学模型赋予学科背景化,探究化学模型的特点和具体教学主题中学生模型认知素养的水平层级表现,提出化学教学中发展学生模型认知素养的有效策略.