心理学报

作者：田亚淑, 詹沛达, 王立君

单位：浙江师范大学心理学院; 浙江省儿童青少年心理健康与心理危机干预智能实验室; 浙江省智能教育技术与应用重点实验室, 金华 321004

关键词：认知诊断,概率态属性,题目作答时间,联合建模框架,交叉负载

基金：国家自然科学基金青年基金项目(31900795)

对多模态数据的联合分析是改进结果评价、健全综合评价的主要途径。针对概率态认知诊断模型(CDM)仅能分析题目作答精度(RA)的局限, 本文基于联合-层级建模框架和联合-交叉负载建模框架提出三个可联合分析RA和题目作答时间(RT)的概率态联合CDM。模拟研究和实证研究结果表明：(1)新模型参数估计返真性良好, 额外引入RT有助于提高参数估计精度并提供有关个体加工速度的测量; (2)基于联合-交叉负载建模框架构建的模型对测验情境的兼容性优于基于联合-层级建模框架构建的模型; (3)概率态属性比确定态属性更精细地反映个体对属性的掌握情况。

来源：2023年第9期

《心理学报》期刊编辑部

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