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摘要:
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。
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文献信息
篇名 探索认知诊断研究的新思路——追踪研究中的诊断分析
来源期刊 考试研究 学科 教育
关键词 认知诊断 追踪研究 潜在转换分析 诊断分类模型 潜在类别分析
年,卷(期) ksyj_2017,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 72-77
页数 6页 分类号 G424.74
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 边玉芳 北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心 168 775 15.0 22.0
2 张颖 北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心 26 262 7.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
认知诊断
追踪研究
潜在转换分析
诊断分类模型
潜在类别分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
考试研究
双月刊
1673-1654
12-1376/G4
32开
天津市西青区滨水西道395号
6-195
2005
chi
出版文献量(篇)
1224
总下载数(次)
7
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