【摘 要】
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随着人们对测验反馈结果精细化的需求逐渐提高,具有认知诊断功能的测量方法逐渐受到人们的关注。在认知诊断模型（CDMs）闪耀着光芒的同时,另一类能够在连续量尺上提供精细反馈的
【机 构】
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北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(31300862);高等学校博士学科点专项科研基金项目新教师类(20130003120002);东北师范大学应用统计教育部重点实验室开放课题(KLAS 130028614)资助
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随着人们对测验反馈结果精细化的需求逐渐提高,具有认知诊断功能的测量方法逐渐受到人们的关注。在认知诊断模型（CDMs）闪耀着光芒的同时,另一类能够在连续量尺上提供精细反馈的多维IRT模型（MIRTMs）似乎受到些许冷落。为探究MIRTMs潜在的认知诊断功能,本文以补偿模型为视角,聚焦于分别属于MIRTMs的多维两参数logistic模型（M2PLM）和属于CDMs的线性logistic模型（LLM）;之后为使两者具有可比性,可对补偿M2PLM引入验证性矩阵（Q矩阵）来界定题目与维度之间的关系,进而得到验证性
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