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J-GLOBAL ID：201102203317185250   整理番号：11A1197259

属性の異なるスコアリング重み付き段階的応答モデルに基づく属性階層法

Attribute Hierarchy Method Based on Graded Response Model with Different Scoring-Weight for Attributes

著者 (5件)： Luo Huan (Computer Information Engineering Coll. of Jiangxi Normal Univ., Nanchang) ,  Ding Shuliang (Computer Information Engineering Coll. of Jiangxi Normal Univ., Nanchang) ,  Wang Wenyi (Computer Information Engineering Coll. of Jiangxi Normal Univ., Nanchang) ,  Yu Xiaofeng (Computer Information Engineering Coll. of Jiangxi Normal Univ., Nanchang) ,  Cao Huiyuan (Computer Information Engineering Coll. of Jiangxi Normal Univ., Nanchang)
資料名： Xinli Xuebao  (Xinli Xuebao)
巻： 42  号： 4  ページ： 528-538  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2156A  ISSN： 0439-755X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の試験と比較して,診断評価試験に対する検査の価値は,各学生の特定の認知力と弱点を明らかにするその能力にあり,更に,個々の学生の有効な治療法を計画するのに役立つ。認知診断では,二分岐スコアリングより多分岐スコアリングのほうがより多くの情報が得られる。今のところ診断評価の二分岐の拡張は,全ての属性が同じスコアリング重みを共有するステージに依然留まっている。属性が異なった重みを持つ可能性が高いという事実と逆を示している。2人の学生それぞれが,アイテムに同じ属性でなく,同数の属性を把握することを想定すると,同じスコアを与えるよりもむしろ,評価者はより難しい,もしくは鍵となる属性に回答する学生により多くのスコアを与えなければならない。われわれとしては,異なるスコアリング重みがある属性に基づく認知診断モデル(CDM)を研究していかなければならない。本論文では,ベイジアンネットワークと最小二乗距離論に由来する方法は,属性のスコア重みを算出することを提案している。また,本論文は異なるアイテムの同じ属性の重みが同じではない可能性があるという問題を発見し解決する。本論文の認知診断用モデルは,属性のスコア重み付きの重み属性階層法(WAHM),略してWAHM-GRMと呼ばれる段階的応答モデル(GRM)に基づいている。シミュレーションの基本として,4種類の属性階層を個別に使用した。通常配布される各々4つの予想される反応パターンに基づいて,予想されるアイテム反応ベクターの5000個のサンプルを作成した。4つのサンプルそれぞれは,スリップしない予想される反応パターンから成り,ランダムに予想される各反応パターンにスリップを加えることによって観察されたアイテム反応パターンを作成した。・・・Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 評価 ,  モデル ,  *診断 ,  学生 ,  治療法 ,  認識 ,  属性
準シソーラス用語： スコアリング ,  認知

分類 (1件)： 診断学一般  (GC03001Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 属性 ,  スコアリング ,  モデル ,  階層