认知诊断在非完备Q矩阵下分类准确率评估

摘要

在认知诊断评估中，分类准确率是衡量模型分类结果质量的关键指标，它直接反映学生知识状态分类质量.当属性数量较多、Q矩阵不完备时，已有指标无法很好地评估在非完备Q矩阵下的分类质量.为解决上述问题，该文探讨了如何将基于样本的分类准确率评估方法，推广到在非完备Q矩阵条件下的知识状态等价类的分类准确率评估.重点考虑在基于MLE、MAP和EAP 3种估计方法下知识状态等价类的分类准确率评估指标.鉴于非完备Q矩阵在实际测评中普遍存在，针对不同测验情境，设计了多种类型的非完备Q矩阵.模拟研究和真实数据分析结果表明，所提出的分类准确率评估方法在各种非完备Q矩阵类型下都能准确地反映出模型的判准率.

关键词

认知诊断 / Q矩阵 / 完备性 / 分类准确率 / 判准率