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J-GLOBAL ID：201902213426681905   整理番号：19A1544545

条件付き独立性のテストによる認知診断における潜在属性空間の次元性の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing the Dimensionality of the Latent Attribute Space in Cognitive Diagnosis Through Testing for Conditional Independence

著者 (3件)： Lim Youn Seon (Department of Science Education, Donald and Barbara Zucker School of Medicine at Hofstra/Northwell, Hempstead, NY, USA) ,  Drasgow Fritz (School of Labor & Employment Relations, Department of Psychology, Champaign, IL, USA) ,  Drasgow Fritz (University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, IL, USA)
資料名： Springer Proceedings in Mathematics & Statistics  (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics)
巻： 265  ページ： 183-194  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5074A  ISSN： 2194-1009  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 認知診断は,(潜在的)属性と呼ばれる一連の認知スキルの被験者の習得を評価することを求める。特定の能力領域を特徴付ける属性の全体集合は,しばしば潜在的属性空間と呼ばれる。潜在的属性空間の正しい仕様は,潜在的属性空間の誤った仕様が不正確なパラメータ推定をもたらし,最終的に被験者の能力の不正確な評価において,認識診断において不可欠である。潜在的属性空間の誤仕様は,典型的に条件付き独立性の違反をもたらす。本論文では,パラメトリック認知診断モデルによる試験の項目の条件付き独立性をチェックすることにより,潜在的属性空間の可能性のある誤仕様を検出するために,Mantel-Haenszel統計(J分類,2019)を実装した。Mantel-Haenszel統計の性能を,そのタイプI誤り率と電力に基づくシミュレーション研究において評価した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 誤り率 ,  シミュレーション ,  電力 ,  パラメータ推定 ,  *診断
準シソーラス用語： 診断モデル ,  被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 認知診断モデル ,  次元性 ,  Mantel-Haenszel統計

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： テスト ,  認知 ,  診断 ,  属性 ,  次元 ,  評価