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目录
前 言
第一部分 文献综述
1.1 认知诊断评价
1.2 认知诊断模型
1.3 Q矩阵的估计
第二部分 问题提出与研究总体设计
2.1 已有Q矩阵估计算法的特点
2.2属性粒度对认知诊断评价影响的研究
2.3 属性间的补偿关系及诊断模型研究
2.4 本文欲探讨的具体问题
2.5 本文的研究内容
2.6 本文的研究意义
2.7 本文的创新之处
第三部分 实验研究
3.1 研究一 基于S统计量的Q 矩阵估计算法改进
3.2 研究二 基于似然比D2统计量的Q 矩阵估计
3.3 研究三 属性粒度和属性关系对CDA分类的影响
3.4 研究四 属性间的补偿关系及诊断模型研究
第四部分 综合讨论
4.1 基于S 统计量的Q矩阵、项目参数和被试属性掌握模式估计
4.2 基于D2 统计量的Q矩阵、项目参数和被试属性掌握模式估计
4.3 属性粒度对认知诊断分类的影响
4.4 属性间的补偿关系及诊断模型研究
第五部分 综合结论
参考文献
附 录 A
附 录 B
附 录 C
附 录 D
附 录 E
致谢
在读期间公开发表论文(著)及科研情况