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認知診斷評價理論基礎(簡體書)
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認知診斷評價理論基礎(簡體書)

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商品簡介
作者簡介
目次

商品簡介

本書系統地介紹了認知診斷評價理論,基於自身團隊的多年研究實踐,深入探究認知診斷評價理論的關鍵問題,結合認知診斷評價的理論與實踐,拉近理論與實踐應用之間的距離,內容深入淺出,涉及認知加工理論基礎、認知診斷評價測驗的編制、認知診斷評價理論基本模型及參數估計方法、認知診斷評價結果分析與運用、認知診斷評價理論的新進展,等等。

作者簡介

羅照盛,2000午畢業於北京師範大學,獲心理學博士學位。現任江西師範大學心理學院院長,教授、博士生導師。研究領域為現代測量理論及其應用研究(主要為項目反應理論及認知診斷評價理論)。2006年至2007年在中國香港考試及評核局工作,擔任研究開發部經理,2011年至2012年在美國伊利諾伊大學香檳分校做高級訪問學者。出版圖書《項目反應理論基礎》《心理測量學》,擔任國家級精品課程《心理測量學》主講教師。主持或參與國家自然科學基金項目,中共中央組織部、國家人事部、國家教育部、國家衛生和計劃生育委員會、國家漢語國際推廣領導小組辦公室等的課題10余項。

目次

第一章 緒論
第一節 心理測量學簡述
一、心理測量活動的廣泛性
二、心理特質的可測性
三、心理測量的間接性
四、測量誤差的普遍性
第二節 從經典測量理論到項目反應理論
一、經典測量理論的優勢和不足
二、項目反應理論的優勢和不足
第三節 認知診斷評價理論的興起
一、認知診斷評價理論的主要優勢
二、認知診斷評價理論的主要發展歷程
三、認知診斷評價理論的主要研究內容
第二章 認知心理學中的一些相關概念
第一節 認知心理學簡述
一、認知心理學理論流派的興起
二、人類信息加工的觀點
三、信息輸入、存儲和提取
第二節 認知診斷評價與認知心理學
一、認知診斷評價中的問題任務
二、認知心理學對定義問題任務的指導作用
第三章 認知診斷評價理論的基礎概念
第一節 關於診斷
第二節 屬性及其結構
一、屬性
二、鄰接矩陣
三、可達矩陣
第三節 測驗屬性的定義
一、關聯矩陣
二、縮減Q矩陣
第四節 被試的理想屬性掌握模式和理想反應模式
一、理想屬性掌握模式
二、理想反應模式
第四章 認知診斷評價理論的基本假設及其檢驗
第一節 認知診斷評價理論的基本假設
一、作答過程真實性假設
二、局部獨立性假設
三、補償性假設
第二節 認知診斷評價理論假設檢驗/3l
一、作答過程真實性檢驗
二、局部獨立性檢驗
三、補償性檢驗
四、模型一資料擬合檢驗
五、被試一模型擬合檢驗
第五章 測驗與題目屬性的定義
第一節 測驗領域認知模型的定義
一、領域認知模型的參考架構
二、領域認知模型的構建
第二節 題目屬性定義和檢驗
一、題目屬性的事先定義
二、題目屬性的事後定義和驗證
第六章 認知診斷評價理論的代表性模型
第一節 規則空間方法
一、規則空間建立
二、被試屬性掌握模式分類
第二節 屬性層級方法
一、屬性層級
二、基於屬性層級的被試屬性掌握模式診斷
第三節 DINA模型
一、模型定義
二、模型的特性
第四節 NIDA模型
一、模型定義
二、模型的特性
第五節 G-DINA模型
一、DINA模型的局限
二、G-DINA模型的定義
第六節 GDM模型
一、模型定義
二、模型的特性
第七節 從統一模型到RRUM模型
一、統一模型
二、重參數化統一模型或融合模型
三、RUM模型的進一步簡化:RRUM模型
第八節 海明距離判別法:一種非參數認知診斷評價方法
一、海明距離
二、定義測驗反應模式間的海明距離
三、海明距離判別法在認知診斷分類中應用的合理性
四、應用海明距離判別法進行認知診斷分類
第七章 參數估計
第一節 幾個基礎概念
一、極大似然估計
二、牛頓一拉夫遜迭代
三、貝葉斯估計、先驗分佈、後驗分佈
第二節 項目參數的條件估計
一、邊際分佈
二、邊際極大似然估計及其EM算法
三、邊際極大似然估計示例
第三節 被試參數的條件估計
一、經典條件估計
二、極大後驗估計
三、期望後驗估計
第四節 馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法
一、基本思想
二、馬爾可夫鏈的建立方法
三、馬爾可夫鏈的使用
第八章 認知診斷評價測驗的編制
第一節 認知診斷評價測驗設計及題目編寫
一、認知診斷評價測驗設計目標
二、認知設計系統
三、測驗題目與屬性的組合模式設計
第二節 項目與測驗質量評價
一、項目質量評價
二、測驗質量評價
第九章 認知診斷計算機化自適應測驗
第一節 題庫建設
一、題目編制
二、參數標定
三、題庫組織
第二節 選題策略
一、測驗初始階段的選題策略
二、測驗精確估計階段的選題策略
第三節 認知診斷計算機自適應測驗的其他主題
一、被試屬性掌握模式估計
二、測驗終止規則
三、結果報告
第四節 題目在線更新
一、題目內容更新
二、在線標定數據采集方式設計
三、參數的在線標定方法
第十章 認知診斷評價理論其他專題
第一節 信息、信息熵、信息量
一、信息熵與互信息
二、自信息
三、KL散度
四、Fisher信息
五、Fisher信息與相對熵KL散度之間的關係
六、香農熵與相對熵KL散度之間的關係
七、互信息與相對熵KL散度之間的關係
八、條件熵與相對熵KL散度之間的關係
第二節 等值和垂直量表化
一、等值
二、垂直量表化
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