具有高階診斷能力的rum模型性能評價研究

1、獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得或其他教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學位論文作者簽名： 簽字日期： 年 月 日學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解江西師范大學研究生院有關保留、使用學位論文的

2、規(guī)定，有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的電子版和紙質(zhì)版，允許論文被查閱和借閱。本人授權江西師范大學研究生院可以將學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。( 保密的學位論文在解密后適用本授權書)學位論文作者簽名：簽字日期： 年 月 日導師簽名：簽字日期： 年 月 日模型與估計模型不一致的情況下，對模型的項目參數(shù)，．’的估計影響較大，使其估計的精確性大大降低。而對另一項目參

3、數(shù)萬。、被試屬性掌握模式的邊際判準率以及模式判準率產(chǎn)生的影響不大，且兩個模型結構穩(wěn)定。子研究三將從以，( 臼，) 結構著手，探索P c ，( 秒，) 參數(shù)的一致性程度的高低將為H O —s R U M 模型的估計和識別帶來什么樣的影響。其結果顯示見，( 鄉(xiāng)，) 一致性程度高的樣本數(shù)據(jù)其使用H 0 - s R U M模型進行診斷估計的結果良好，無論是項目參數(shù)還是被試參數(shù)都與真值十分接近，偏差甚小。而見，( 秒，) 一致性程度低的情況下項目

4、參數(shù)，．’的估計偏差相對較大。這就進一步驗證了見，( 鄉(xiāng)，) 對模型估計產(chǎn)生了一定的影響，特別是對于項目參數(shù)，．’的估計。這個結論與e 參數(shù)的估計會為R U M 模型中其他項目參數(shù)的識別帶來困難這一結論相吻合( H a r t z ，2 0 0 2 ) 。為了獲取對模型的評價更充分的理據(jù)，實證研究部分使用R U M 模型和H 0 - s R U M 模型對實證的數(shù)據(jù)進行分析，并從模型數(shù)據(jù)所估計項目參數(shù)和屬性掌握模式的劃分的可靠性和準確性

5、對R U M 模型和H O - s R U M 模型診斷結果進行比較分析。研究的結果表明：1 ) 對于R U M 模型，在對無意義的項目參數(shù)進行刪減后，模型的總判準率、一致性系數(shù)、重測信度等都相應增加，這意味著刪減無意義屬性后模型診斷的質(zhì)量有所提高。2 ) R U M 模型和H O - s R U ／V l 模型在對無意義屬性進行刪減前后項目參數(shù)估計結果大致穩(wěn)定且一致。3 ) R U M 模型的診斷中，大部分被試未能正確作答項目的原因是

6、未掌握或掌握小于一般的作答項目所需要的項目屬性。4 ) 將刪減部分屬性前后的R U M 模型所估計的項目參數(shù)與H O - s R U M 模型在刪減屬性前后的結果作比較，發(fā)現(xiàn)兩者的萬’參數(shù)估計結果高度相關，而r 。參數(shù)也存在顯著相關，但其相關程度不及乃‘參數(shù)顯著。5 ) 在對R U M 模型和H 0 - s R U M模型屬性掌握模式分類一致性研究中發(fā)現(xiàn)，兩個模型分類一致性程度良好。但在以( 0 。4 ，0 ．6 ) 區(qū)間為分類標準時，