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第一节 规则空间方法(第1页)

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第一节规则空间方法

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被试在解决问题的过程中,如作答数学题目,有时会因为其未理解或未掌握相关的概念,从而错误地应用解题规则。

导致问题解决失败的错误规则可能有很多种,正确解决问题也并不一定就意味着被试应用了正确的解题规则,可能是碰巧。

当然,正确地应用解题规则肯定可以成功地解决问题。

规则空间方法(rulespacemethod,Tatsuoka,1983)用于分析被试在某个认知领域中的错误规则发生的可能性、诊断被试发生的错误规则并清晰地描述这种错误规则应用的状况。

一、规则空间建立

在规则空间方法架构下进行认知诊断分析,首先需要建立规则空间。

规则空间是由被试潜在特质水平(θ)和偏离警戒指标(ζ)构成的二维空间。

被试的潜在特质水平θ是由项目反应理论模型定义的变量。

研究者可以选择单、双、三参数逻辑模型中任一合适的模型来估计被试特质水平θ的值,如双参数逻辑模型定义特质水平为θ的被试正确作答项目的概率为:

ζ是一个基于被试潜在能力水平的警戒指标变量,它表示能力水平为θ的被试,其实际测验项目作答反应模式偏离该能力水平对应的理想项目反应模式的程度。

将f(X)重写为X的线性函数形式:

对于能力值为θi的被试,函数f(X)的期望为0,其方差为:

于是,警戒指标ζ就定义为函数f(X)的标准化形式:

ζ的作用主要有三个方面:①构建一个与IRT中的θ变量成正交关系的变量,共同组成一个分类规则空间;②有了该指标,就能够大大降低分类空间的维度,从维度为测验题目数降低到只有两个维度的分类空间;③将指标值相近的作答模式聚集到某个规则点周围。

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