曹慧媛
- 作品数：5 被引量：25H指数：2
- 供职机构：江西师范大学计算机信息工程学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术哲学宗教文化科学自然科学总论更多>>
- 属性不等权重的多级评分属性层级方法被引量：20
- 2010年
- 本文给出基于属性不等权重的等级反应模型(Grade Response Model, GRM)的属性层级方法(Attribute Hierarchy Method, AHM), 简记为属性不等权重的 GRM-AHM。在属性层级结构下, 本文利用贝叶斯网与最小二乘两种方法, 提出了被试掌握属性的条件概率与属性权重的计算方法, 发现并解决了属性在不同的项目内权重有可能不相等的问题。本研究进一步将认知诊断推广到多级评分的情形。试验证明, 属性不等权重的 GRM-AHM 具有较高的判准率。
- 罗欢丁树良汪文义喻晓锋曹慧媛
- 关键词：认知诊断模型等级反应模型
- 最小二乘法在认知诊断模型中的应用被引量：1
- 2009年
- 与传统测验相比,认知诊断测验的优势就在于它能够揭示每个被试的具体认知状况,并且有效地、有针对性地对个体进行补救,规则空间模型(RSM)[1]与属性层级方法(AHM)[2]两认知诊断模型都只能诊断被试掌握与未掌握某属性,而不能反应被试对属性的掌握程度,而被试掌握属性的概率却能够揭示被试对属性的掌握程度,所以可以把这个概率作为诊断报告的一部分,可见进一步研究被试对属性的掌握概率是有必要的[3]。
- 罗欢曹慧媛姚娜
- 关键词：最小二乘项目反应理论
- 基于AHM的认知诊断分类研究
- 2009年
- 深入研究AHM和人工神经网络的基础上提出了一种新的认知诊断分类方法——Hamming网分类方法。将Hamming网应用到AHM模式分类中,对0—1评分的测验进行实验,并与AHM中的传统分类方法A,B进行比较。实验结果表明,利用Hamming网分类方法分类效果明显占优。
- 曹慧媛刘军
- 关键词：HAMMING网络
- 神经网络和支持向量机在认知诊断中的应用
- 作为新一代教育测量的核心的认知诊断评估倍受关注，认知诊断评估利用被试在标定了项目属性的测试项目上的作答反应，对被试知识、技能或属性的掌握情况进行推断或分类，反馈测试结果给学生、老师等以供补救教学之用。
- 汪文义丁树良邝铮曹慧媛
- 关键词：神经网络方法支持向量机
- 人工神经网络在认知诊断中的应用研究
- 随着社会的发展，人们已经不满足于只给出一个总分的成就性测验，而是希望能从被试的实际作答反应中获得更多有关被试认知结构的信息，以便对被试做出更具体更客观的评价，并且给出相应的补救措施。根据这种需求，近些年认知诊断评价蓬勃发...
- 曹慧媛
- 关键词：模式识别人工神经网络
- 文献传递
