基于认知诊断DINA模型的Q矩阵优化:一种结合样本筛选与假设检验的新策略

摘要

该文创新性地提出了一种基于DINA模型的Q矩阵修正策略——SHT法，并借助蒙特卡洛模拟技术，将其与现有同类方法进行深入对比，以全面评估其可行性与精确性.该方法具有下述3个方面优势.1)高效修正与稳健性验证：SHT法在不同水平的作答错误率下均展现出了卓越的修正效能，显著提升了Q矩阵的精确度；2)小样本与大样本环境的双重优势：与国内外同类研究成果相比，SHT法在小样本场景下尤为突出，其稳健性和性能优势在面临高作答失误率时更加显著；3)复杂数据集下的显著优势：在实证数据分析中，SHT法不仅提高了认知诊断模型的拟合能力，更在处理数据维度复杂、样本相对受限的数据集时，展现出相比其他算法更为明显的优势.

关键词

认知诊断 / Q矩阵修正 / DINA模型 / 假设检验 / δ法 / γ法

基金资助

国家自然科学基金项目(62377019); 湖北省高校省级教学研究项目(2022083); 华中师范大学中央高校基本科研业务费(CCNU24JC004); 湖北省数学-基础研究特区试点2024项目