论文基于GAHM模型群体水平评估认知诊断模型是大学硕士与本科水平评估毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写知识水平评估方面论文范文。
摘 要： 为了解决群体认知诊断评估中以个体为诊断对象所导致的判据不直观且单一,难以针对性进行补救教学,以及评估误差大,评估过程所需的时间、物力及人力成本较高等问题.基于G?AHM模型,研究并开发了一种群体水平评估的认知诊断模型.该模型使用贝叶斯和相似度判别法,并结合GIRT、认知诊断模型的特点,具有诊断成本低、误差小等优点.经Monte Carlo模拟仿真和实证测试后发现,该认知诊断模型对群体水平认知诊断的效果良好,能够为相关高校群体心理健康水平评估认知诊断模型的研究和开发提供支持.
关键词： G?AHM; 群体水平评估; 认知诊断; 心理健康; Monte Carlo模拟; 贝叶斯
中图分类号： TN911?34; TP393 文献标识码： A文章编号： 1004?373X（2018）10?0105?03
Abstract： A cognitive diagnosis model for group level evaluation is studied and developed based on G?AHM model to solve the problems such as unintuitive and single judgment basis, difficulty to conduct remedial teaching objectively, big evaluation error, and high cost of time, material and labor of the evaluation process in group cognitive diagnosis evaluation which takes the individual as the diagnosis object. The model has the advantages such as low diagnosis cost and small error by adopting the Bayesian and similarity decision methods and combining the characteristics of GIRT and cognitive diagnosis model. The results of Monte Carlo simulation and empirical tests show that this cognitive diagnosis model has a good effect on group?level cognitive diagnosis and can provide support for relative research and development of the cognition diagnosis model for college students′ mental health level evaluation.
Keywords： G?AHM; group?level evaluation; cognitive diagnosis; mental health; Monte Carlo simulation; Bayesian
0 引 言
认知诊断评估旨在研究人类心理活动的加工机制和活动规律,进而对群体（个体）的认知现状进行诊断.经多年研究后,其已被认为是当代心理测量和统计研究中较为重要的方向和内容.个体认知诊断由于可以呈现出个体的心理缺陷信息,适用于一对一教学模式,而并不适用于高校日常教学中的一对多的教学模式.高校教学中,应当选用群体认知诊断评估,通过研究群体的心理缺陷信息来制定适宜的心理辅导方案和策略.然而,现有群体认知诊断模型的诊断对象大多以个体为基础,其诊断结果由个体（群体中）对属性的掌握比例决定,判据不直观且单一,难以针对性得进行补救教学[1?4].此外,个体诊断给群体所带来的误差难以估计,且评估过程所需的时间、物力及人力成本较高,易造成不必要的浪费.因此,亟待研究并开发一种群体水平评估的认知诊断模型,从而对群体进行直接的认知诊断.本文基于G?AHM模型,研究并开发了一种群体水平评估的认知诊断模型.经Monte Carlo模拟和实证测试后发现,该认知诊断模型对群体水平认知诊断的效果良好.同时,其能够为相关高校群体心理健康水平评估认知诊断模型的研究和开发提供支持.
1群体水平认知诊断模型的研究和开发
本文对群体水平评估认知诊断模型的研究,主要基于群体水平项目反应理论、规则空间模型（R ）、Q矩阵理论（属性阶层模型AHM中）,最终获得的模型本文将其命名为群体水平的属性阶层模型（G?AHM）[5?9].
1.1 G?AHM方法的基本概念
2 G?AHM模型的相关性能研究
2.1 研究目的和过程
为了探究本文G?AHM模型的性能、合理性和分类判别诊断方法的准确性和稳定性,选用模式判准率（PMR）、边际判准率（MMR）及可允许出现一个失误的模型判准率（OPMR）.通过考察统计数据中出现的失误概率（ep）对诊断准确率进行评价.具体而言,选择0,0.05,0.1,0.15从小到大共4个水平来代表失误概率,总共进行4个实验.
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