心理学报

作者：汪大勋, 高旭亮, 蔡艳, 涂冬波

单位：1 江西师范大学心理学院, 南昌 330022；2 贵州师范大学心理学院, 贵阳 550000

关键词：认知诊断,Q矩阵,seq-GDINA,BIC

基金：* 国家自然科学基金(31660278);国家自然科学基金(31760288);国家自然科学基金(31960186);江西省教育厅研究生创新基金(YC2018-B025);江西师范大学研究生境内外访学项目的资助

多级计分认知诊断模型的开发对认知诊断的发展具有重要作用, 但对于多级计分模型下的Q矩阵修正还有待研究。本研究尝试对多级计分认知诊断Q矩阵修正进行研究, 并聚焦更具诊断价值的基于项目类别水平的Q矩阵修正。将相对拟合统计量应用于多级计分认知诊断Q矩阵修正, 并与已有方法Stepwise方法( Ma & de la Torre, 2019)进行比较。研究表明：BIC方法对多级计分认知诊断模型的Q矩阵修正具有较高的模式判准率和属性判准率, 其对Q矩阵的恢复率也高于Stepwise方法, BIC方法修正后的Q矩阵与数据更加拟合; 在复杂模型中, 相对拟合指标BIC比AIC和-2LL表现更好, 在实践中, 使用者可以选择BIC法进行测验Q矩阵修正; Q矩阵修正效果受到被试人数的影响, 增加被试人数可以提高Q矩阵修正的正确率。总之, 本研究为多级计分认知诊断Q矩阵修正提供了重要的方法支持。

来源：2020年第1期

《心理学报》期刊编辑部

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