【摘 要】
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本研究在已有研究的基础上,提出了2种更为简化的多级计分非参数认知诊断方法:简化多级聚类诊断法(S-GRCDM)和欧式距离判别法(EDD)。通过2个模拟设计,与多级聚类诊断法(GRCDM)
【机 构】
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浙江师范大学教师教育学院,教育部考试中心
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究一般项目（项目编号：16YJA190002）的资助
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本研究在已有研究的基础上,提出了2种更为简化的多级计分非参数认知诊断方法:简化多级聚类诊断法(S-GRCDM)和欧式距离判别法(EDD)。通过2个模拟设计,与多级聚类诊断法(GRCDM)和概率神经网络(PNN)2种已有方法进行了比较,结果表明:1)相较S-GRCDM,GRCDM更为简洁,而且判准率更高、更为稳定;2)在4种方法中,PNN和EDD判准率明显高于S-GRCDM和GRCDM,而且相较PNN,EDD在判准率和稳定性上更胜一筹,不易受属性个数和属性层级的影响;3)Q矩阵误设时,相较GRCDM和S-GRCDM,PNN和EDD敏感,S-GRCDM最为稳定。
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