认知诊断

摘要： 数据缺失在测验中经常发生,认知诊断评估也不例外,数据缺失会导致诊断结果的偏差。首先,通过模拟研究在多种实验条件下比较了常用的缺失数据处理方法。结果表明:(1)缺失数据导致估计精确性下降,随着人数与题目数量减少、缺失率增大、题目质量降低,所有方法的PCCR均下降,Bias绝对值和RMSE均上升。(2)估计题目参数时,EM法表现最好,其次是MI,FIML和ZR法表现不稳定。(3)估计被试知识状态时,EM和FIML表现最好,MI和ZR表现不稳定。其次,在PISA2015实证数据中进一步探索了不同方法的表现。综合模拟和实证研究结果,推荐选用EM或FIML法进行缺失数据处理。

摘要： 在教育大数据时代,基于测评数据的个性化评价为教师因材施教和学生个性化发展提供了支持。文章分析了高校计算机类核心课程“操作系统”中《处理机调度》单元的认知属性及其层级关系,以Q矩阵理论为指导,编制设计试题。以西南地区某高校计算机类专业学生为测试对象,应用决定性输入噪音与门模型(DINA)得出学生的认知属性掌握概率和属性掌握模式,给教师提供学生多样化、个性化的信息反馈,为教学决策及学生的全面发展提供参考。

摘要： 大家知道,义务教育质量监测是体检仪也是解码器,它运用项目反应理论、矩阵抽样技术、认知诊断技术、回归分析技术等科学方法来对教育质量进行体检和解码。因此,我想从福建省义务教育质量监测相关统计数据来分析小初衔接问题,试图寻找到小初科学衔接的思考点与突破口,从而更好地促进义务教育阶段"双减"政策落地。

摘要： 针对大量试题造成信息过载,导致试题推荐的个性化程度不高、效率低下等问题,根据认知诊断、数据挖掘及自然语言处理等交叉领域的研究,提出一种基于遗传算法的试题推荐方法TCEGA。该方法根据认知诊断模型确定试题与知识点的关联状况,对学生的试题掌握水平进行建模;结合隐含语义分析方法对试题库的数据进行处理,根据试题难度为学生推荐相应的试题。TCEGA考虑了受推荐学生在学习方面的个性,同时考虑了群组学生在学习方面的共性,以提高试题推荐的合理性与准确性。对比实验结果表明,该方法在试题推荐时的准确率达到90.17%,相比传统SOM算法的准确率提高了11.79%,可广泛应用于在线学习的试题推荐场景。

摘要： 随着教育越来越走向信息化,大量的教育数据会被保存,在海量教育数据中挖掘出学生的潜在信息是智能教育中非常值得研究的问题之一。针对目前大多数得分预测都是预测一个总分,无法具体到每一题得分预测的问题,对考试中存在的主要题型进行了研究,结合现有试题得分预测方法,指出其优势与不足,提出基于认知诊断和神经网络分别预测客观题和主观题得分的方法。该方法结合认知诊断理论计算出学生的知识状态,通过矩阵算法来预测学生在每道客观题上的得分,再将学生的知识状态作为特征,学生得分作为训练标签,使用卷积神经网络来训练并且预测学生在每道主观题上的得分。将两种方法分别与传统方法进行比较,结果表明两种方法分别在客观题和主观题上的效果比传统方法提高了很多。

摘要： “个性化学习”强调以学习者为中心,学习过程应当是针对学生特点和潜能进行设计的方法、内容、目标、进程、评价等,促使学生获得充分、自由、和谐的发展。理想情况下,每个学生都有若干各个方向的名师,随时随地关注和教学,可能能够收获“所谓”的个性化。现代意义上的学校所采用的“班级教学”本质上是因教学资源不足的妥协,进而将“个性化学习”变成了“标准化教学”。同时,工业革命后,社会分工越来越细,因此学校也承担了一定的将学生定向培养成社会分工所需要的人才的功能。显然,二者是矛盾的,同时中短期内应该也没有办法改变现有的学校“班级教学”制度的可能性。因此,本文更多地探讨在现有学校常态化的教学过程中,是否存在个性化学习的空间和机会,以及相应的方式和手段,促使学生更好、更高效地学习“知识”,进而收获更好的自主学习的能力和潜能的发展。

摘要： 学习者知识状态建模是建立个性化学习系统的重要任务之一。目前,学习者知识状态建模的主流方法有两种,分别是心理测量领域专家提出的认知诊断方法和人机交互领域专家提出的知识追踪方法。为了更恰当地将这两种方法应用于智能教育领域,文章围绕以何建模、如何建模、结果为何、如何应用这四个学习者建模的关键问题,从输入维度的可扩展性、模型参数的可适应性、输出结果的精益求精、助力个性化推荐服务四个方面,对认知诊断方法和知识追踪方法进行论述比较。总的来说,认知诊断方法适用于静态评估且在输出结果方面更为精细化、多样化,而知识追踪方法适用于动态预测且在输入维度方面更具可扩展性。通过研究,文章期望为研究者合理应用这两种方法以服务于个性化学习系统提供参考。

摘要： 认知诊断技术能够从微观层面对学生数学学业能力进行细致分析.研究首先通过对某省数学学业水平考试试题、课程标准等做内容、结构、目标的一致性分析,从试卷中提取考生数学学业能力的关键认知属性,然后据此进行试题认知模型的事后分析与建构,最后基于实测数据与认知模型的拟合分析,对考生数学学业能力的宏观发展水平和微观认知结构进行系统评估.结果表明,该省考生的数学基础知识属性掌握能力最好,函数初步、数学统计与建模、几何直观与空间想象的属性掌握能力次之,函数应用和三角函数的属性掌握能力相对较弱.

摘要： 以正处于推理能力发展关键期的初中生为研究对象,以认知诊断评价理论为指导依据,基于初中数学核心素养视域下编制初中生几何推理能力认知诊断测验。首先在初中生数学核心素养和教材内容框架内确定6个关键认知属性,同时通过学生口语报告、专家研讨等方式构建初中生几何推理能力的认知模型,然后基于实测数据与认知模型的拟合分析,对测验质量进行综合验证。结果表明,测验难度、区分度较好,信效度均达到了测量学要求,能够作为诊断初中生几何推理能力的工具。

摘要： 在教学应用场景中,知识之间的关联性广受关注,但现有研究通常偏重两两知识点之间关系的建模,忽视知识集合中复杂的关联关系,导致研究结果出现偏差.因此,文中引入模糊测度对知识集合进行量化度量,并在此基础上提出基于模糊测度的知识关联性建模方法.首先,基于认知心理学理论,分析知识间存在的三种不同关系,并利用模糊测度建模知识间的关联性,通过实际教学场景论证方法的实用性.然后,在模糊测度建模的基础上,从知识关联性的视角讨论知识的重要度和交互指标.最后,研究知识关联性在认知诊断中的应用.真实数据集上的实验证实知识关联性对认知诊断的影响,不仅有效提升预测精度,也提供更好的可解释性.

摘要： 分析目前教育学研究者对于认知诊断模型的观点,指出基于试题知识点关联矩阵的DINA模型难以适应学生解题的海量数据呈现出的不同粒度层次问题,提出多粒度知识点表示模型并改进认知诊断模型,说明模型可以构建知识点之间的关联关系、解决数据稀疏问题和不同粒度的知识点表示问题.

摘要： 本研究以小学数学中圆柱与圆锥这一章节为测验内容,通过融合模型的专门软件Arppegio3.1进行分析,得到被试掌握模式、项目参数以及信效度指标.同时,为了检验题目的效度,对部分学生进行半结构化访谈,主要关注学生作答时的过程与策略,并与之前设定的Q矩阵中属性进行对比.结果显示:(1)本套测验中有些题目需要进一步修正;(2)融合模型在诊断应试者知识状态时,具有较高的判准率和信效度;(3)学生访谈可以为认知诊断研究提供有效的分析材料,为试题的修正提供可靠的依据.

摘要： 教育测量领域中认知诊断理论(Cognitive Diagnosis Theory)的发展,使得通过测验来了解学习者的微观认知状态成为可能.运用认知诊断对学生章节测验进行评价,能够在单一的分数基础上,挖掘出更深层次的信息.本文通过DINA认知诊断模型,分析1 164名高二学生"孟德尔定律"章节测验情况,结果表明: (1)学生对该知识的掌握情况可以归入16种掌握模式;(2)学生普遍对显隐性判断、基因型推断掌握良好,对孟德尔定律使用条件的判断掌握欠佳;(3)测验总分相同的学生,其掌握模式也可能不同,认知结构也可能存在差异.

摘要： 通过引用心理学对几何类比推理的认知诊断结果,从数学教育学角度对结果进行分析得出:(1)平面几何中的合同变换是学生学习的难点,尤其是轴反射和旋转变换.(2)图形中元素个数是影响学生几何类比推理的重要因素.因此可以从数学课程改革的角度对几何教学提出两点建议:(1)重视变换几何的教学,提升学生合情推理能力.(2)重视学生问题解决认知策略分析,提高学生问题解决的成就感.在此基础上提出未来几何类比推理认知诊断研究应加强的地方.

摘要： 认知诊断理论的兴起使得在考试中诊断考生的认知状态成为可能。本研究以高考这种大规模考试为研究对象，运用规则空间模型，以高考数据为依据，对某省高考生在理科数学能力上的掌握模式进行诊断，分析了考生群体间在能力掌握模式上的差异。

摘要： 本研究以处于汉字学习关键期的小学生低年级学生为研究对象,以他们的汉字学习技能与认知过程为测量目标.按照认知诊断测验研究的研究范式,首先通过认知分析(文献回顾)提出了汉字学习的认知过程模型,明确了模型中所涉及的认知属性与属性间的层级关系.然后通过教材内容分析与口语报告分析验证了认知过程模型的合理性.在此基础上编制了小学低年级学生汉字学习与认知的认知诊断测验，然后应用DIVA模型对2148名小学一至三年级的学生进行了认知诊断评估。

摘要： 鉴于科学素养在科学教育中的重要性及认知诊断的优势，本文尝试对小学生科学素养进行认知诊断研究，实现科学素养评价，从而有效地引导科学课程与教学。被试选取自广西省桂林市荔浦县的5所小学、南宁市良庆区的2所小学;陕西省西安市临渔区的5所小学;浙江省温州市欧海区的6所小学，共5748名小学生。测验题目为7套平行题本，每套均由36道单选题组成。预期结果:1)总体而言，小学生的科学素养水平不高，掌握情况不好;2)小学生在测验中所犯的认知错误比较集中。

摘要： 本文简单回顾了一下Tatsuoka关于Q矩阵理论的工作，整理了一些关于Q矩阵理论的修正和扩展的内容，Q矩阵理论不仅要讨论如何构造一个好的认知诊断测验，还要评估一个认知诊断测验在多大程度上代表了认知模型，以及代表性不高的原因，有广阔应用前景。

摘要： 本研究采用高阶能力结构下的MCMC算法实现了对HO-DIVA模型的参数估计，探讨了失误与猜测水平和Leighton等人(2004)提出了属性间的四种不同属性层次结构，即线型、收敛型、发散型和无结构型对模型参数估计，以及单个属性判准率和模式判准率的影响。结果表明:(1)本研究开发的高阶能力结构的认知诊断模型参数估计程序具有较好的性能。(2)失误与猜测水平对单个属性判准率有较大的影响，低失误与猜测水平下判准率更高。(3)失误与猜测水平对模式判准率较大的影响，低失误与猜测水平下模式判准率更高。(4)分散型和无结构型的判准率比较高，线型和收敛型模式判准率比较低。

摘要： 本研究提出适用于DIVA模型的题目参数等值方法、讨论基于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)技术的CD-CAT在线校准方法，从数据挖掘和机器学习的新视角探索Q矩阵自动估计方法;并采用模拟方法考查新方法在不同CDMs以及不同属性层级结构下的表现。预期结果是:新的CD-CAT在线校准方法以及新的Q矩阵估计方法具有较好的校准精度或估计精度。

摘要： 认知功能障碍诊断装置(1)具备：获得部(41)，获得分布图，分布图示出针对诊断用影像的被检测者的视点的分布；以及诊断部(39)，诊断用影像按时间顺序包括第1影像以及评估用影像，第1影像具有包含视觉上强调显示的识记图像的第1区域和包含没有强调显示的通常图像的多个第2区域，评估用影像具有第3区域和多个第2区域，第3区域包含评估用图像，评估用图像是与识记图像类似的图像并且在与识记图像相同的位置上没有视觉上的强调而显示的图像，诊断部(39)，算出第3区域的在针对评估用影像的分布图中的注视率，在注视率比阈值低的情况下，诊断为怀疑有记忆障碍。

摘要： 认知功能障碍诊断装置(1)具备：显示部(10)，在显示面(11)显示认知功能障碍的诊断用影像；摄像部(21)，拍摄被检测者的眼睛；检测部(37)，根据由摄像部(21)拍摄的图像，以时间序列检测显示面(11)中的被检测者的视点；制作部(38)，制作分布图，该分布图示出由检测部(37)检测出的视点的分布；存储部(32)，存储病例特征数据(310)，该病例特征数据示出与认知功能障碍的典型例对应的视点分布的特征；以及诊断部(39)，通过判断分布图是否具有病例特征数据的特征，来诊断被检测者的认知功能障碍。

摘要： 本发明提供了一种用于遗忘型MCI诊断的外周血蛋白标志物，所述的蛋白标记物包括蛋白P02753(RBP4)、P22352(GPX3)、P23560(BDNF)、P02765(AHSG)或P00736(C1R)，以及所述的遗忘型MCI诊断的蛋白标志物在制备MCI诊断试剂盒中的应用，最后建立了一种遗忘型MCI诊断模型，模型的整体预测MCI的AUC＝0.758，敏感度为78％，特异度为75％。

摘要： 本发明提供一种基于认知的青少年及成人通用的首发精神分裂症诊断模型、构建方法和诊断系统，涉及精神分裂症诊断技术领域。本发明的诊断模型，通过以下方法构建得到：根据MCCB认知测验指标，利用整合了上采样法和下采样法的联合采样方式辨别冗余样本，采用支持向量机分类算法建模，并以留一法交叉验证，调整模型参数构建而成；所述MCCB认知测验指标不包含社会认知指标。本发明的诊断模型可通用于成年和青少年精神分裂症患者的客观诊断，测试结果的可重复性和准确性高。

摘要： 本发明涉及使用淀粉样蛋白β的片段的寡聚状态作为生物标记检测和诊断阿尔茨海默病，及进一步涉及确定生物学样品中淀粉样蛋白β的片段的寡聚状态的新方法。

摘要： 本发明公开了一种面向学生认知过程的认知诊断方法，包括以下步骤：构建知识点和习题的多粒度表示模型、构建学生节点的学业状态表示模型、学生节点的认知诊断分析。本发明能使用知识图谱的方法多粒度地表示学生的学业状态，从而能针对学生处于不同的认知过程，根据学生的答题情况分析学生对应知识点的掌握程度。

摘要： 本发明公开了一种动态认知诊断联合深度学习模型的认知干预系统，提供经典量表对患者认知水平进行评分，并提供认知干预项目对患者认知水平进行诊断；认知干预项目在使用之前采用QuesNet模型预训练，实现无监督异构干预项目表征；在进行认知干预项目的任务时，利用EKT模型结合QuesNet模型对认知干预项目预训练的结果进行用户知识状态追踪；通过基于用户的协同过滤算法，可以按照现有各用户的知识追踪，向相似用户推荐对其效果好的项目，也可依据QuesNet与EKT模型的结果对效果差的项目进行改进剔除。本发明可实现对干预项目的综合评估以及干预过程对用户认知水平的动态诊断，以及提供个性化干预方案的动态设计方案。

摘要： 本发明公开了基于学习者认知反应模型的认知诊断方法。所述方法通过认知反应模型对学习者的认知情况进行评估和/或预测；其中，所述认知反应模型包括学习者能力水平，学习者努力程度，学习者知识水平，知识特性矩阵，试题特性矩阵，知识弱项参数，考察矩阵及结果矩阵，其中，所述能力水平与所述努力程度之间存在互相补偿关系。相对于现有技术，本发明的认知诊断方法具有更高的精准度。

摘要： 本发明公开了一种面向学生认知过程的认知诊断方法，包括以下步骤：构建知识点和习题的多粒度表示模型、构建学生节点的学业状态表示模型、学生节点的认知诊断分析。本发明能使用知识图谱的方法多粒度地表示学生的学业状态，从而能针对学生处于不同的认知过程，根据学生的答题情况分析学生对应知识点的掌握程度。

摘要： 本发明提供了一种基于空洞卷积的自适应认知诊断测试设备及方法，其测试设备包括测试台，通过测试台设置微控模块、登录系统和Redis存储系统；微控模块包括基于注意力机制的空洞卷积模块、多通道基于注意力机制的空洞卷积模块、注意力残差块、多通道特征提取模块，并设计基于注意力机制的空洞卷积神经网络。本发明使用了空洞卷积，从多种不同用户标签中提取单个测试试题的特征信息，利用注意力残差块提取试题库信息，充分利用单个测试试题特征信息之间的相关性，使得测试更加准确，此外，采用了Redis储存系统，利于数据长期存储、查看及维护。