›› 2019, Vol. ›› Issue (2): 455-462.

• 统计、测量与方法 • 上一篇    下一篇

一种混合计分的非参数认知诊断方法:曼哈顿距离判别法

康春花,杨亚坤,曾平飞   

  1. 浙江师范大学教师教育学院
  • 收稿日期:2018-02-08 修回日期:2018-08-01 出版日期:2019-03-20 发布日期:2019-03-20
  • 通讯作者: 康春花

  • Received:2018-02-08 Revised:2018-08-01 Online:2019-03-20 Published:2019-03-20
  • Contact: Chun-Hua KANG

摘要: 研究提出了一种简洁的适于混合计分的非参数认知诊断方法—曼哈顿距离判别法(MDD),将HDD纳入MDD框架,通过模拟和实证研究考察了MDD的适宜性,结果表明:(1)MDD简单易解, 适于混合计分情境,0-1计分时,HDD是MDD的一个特例;(2)MDD的判准率较高,三种判别方法差异极小;(3)MDD具有非参数方法不受知识状态影响、对样本容量无依赖,与属性个数关系不大等特点;(4)MDD在实践中的应用效果较好,为CDA走向实践、走向课堂提供了可能。

关键词: 混合计分 非参数方法 曼哈顿距离判别法 课堂评估