认知诊断评价理论基础

本书系统地介绍了认知诊断评价理论，基于自身团队的多年研究实践，深入探究认知诊断评价理论的关键问题，结合认知诊断评价的理论与实践，拉近理论与实践应用之间的距离，内容深入浅出，涉及认知加工理论基础、认知诊断评价测验的编制、认知诊断评价理论基本模型及参数估计方法、认知诊断评价结果分析与运用、认知诊断评价理论的新进展，等等。

  

第一章 绪论
第一节 心理测量学简述
一、心理测量活动的广泛性
二、心理特质的可测性
三、心理测量的间接性
四、测量误差的普遍性
第二节 从经典测量理论到项目反应理论
一、经典测量理论的优势和不足
二、项目反应理论的优势和不足
第三节 认知诊断评价理论的兴起
一、认知诊断评价理论的主要优势
二、认知诊断评价理论的主要发展历程
三、认知诊断评价理论的主要研究内容
第二章 认知心理学中的一些相关概念
第一节 认知心理学简述
一、认知心理学理论流派的兴起
二、人类信息加工的观点
三、信息输入、存储和提取
第二节 认知诊断评价与认知心理学
一、认知诊断评价中的问题任务
二、认知心理学对定义问题任务的指导作用
第三章 认知诊断评价理论的基础概念
第一节 关于诊断
第二节 属性及其结构
一、属性
二、邻接矩阵
三、可达矩阵
第三节 测验属性的定义
一、关联矩阵
二、缩减Q矩阵
第四节 被试的理想属性掌握模式和理想反应模式
一、理想属性掌握模式
二、理想反应模式
第四章 认知诊断评价理论的基本假设及其检验
第一节 认知诊断评价理论的基本假设
一、作答过程真实性假设
二、局部独立性假设
三、补偿性假设
第二节 认知诊断评价理论假设检验
一、作答过程真实性检验
二、局部独立性检验
三、补偿性检验
四、模型-资料拟合检验
五、被试-模型拟合检验
第五章 测验与题目属性的定义
第一节 测验领域认知模型的定义
一、领域认知模型的参考架构
二、领域认知模型的构建
第二节 题目属性定义和检验
一、题目属性的事先定义
二、题目属性的事后定义和验证
第六章 认知诊断评价理论的代表性模型
第一节 规则空间方法
一、规则空间建立
二、被试属性掌握模式分类
第二节 属性层级方法
一、属性层级
二、基于属性层级的被试属性掌握模式诊断
第三节 DINA模型
一、模型定义
二、模型的特性
第四节 NIDA模型
一、模型定义
二、模型的特性
第五节 G-DINA模型
一、DINA模型的局限
二、G-DINA模型的定义
第六节 GDM模型
一、模型定义
二、模型的特性
第七节 从统一模型到RRUM模型
一、统一模型
二、重参数化统一模型或融合模型
三、RUM模型的进一步简化：RRUM模型
第八节 海明距离判别法：一种非参数认知诊断评价方法
一、海明距离
二、定义测验反应模式间的海明距离
三、海明距离判别法在认知诊断分类中应用的合理性
四、应用海明距离判别法进行认知诊断分类
第七章 参数估计
第一节 几个基础概念
一、极大似然估计
二、牛顿-拉夫逊迭代
三、贝叶斯估计、先验分布、后验分布
第二节 项目参数的条件估计
一、边际分布
二、边际极大似然估计及其EM算法
三、边际极大似然估计示例
第三节 被试参数的条件估计
一、经典条件估计
二、极大后验估计
三、期望后验估计
第四节 马尔可夫链蒙特卡洛方法
一、基本思想
二、马尔可夫链的建立方法
三、马尔可夫链的使用
第八章 认知诊断评价测验的编制
第一节 认知诊断评价测验设计及题目编写
一、认知诊断评价测验设计目标
二、认知设计系统
三、测验题目与属性的组合模式设计
第二节 项目与测验质量评价
一、项目质量评价
二、测验质量评价
第九章 认知诊断计算机化自适应测验
第一节 题库建设
一、题目编制
二、参数标定
三、题库组织
第二节 选题策略
一、测验初始阶段的选题策略
二、测验准确估计阶段的选题策略
第三节 认知诊断计算机自适应测验的其他主题
一、被试属性掌握模式估计
二、测验终止规则
三、结果报告
第四节 题目在线更新
一、题目内容更新
二、在线标定数据采集方式设计
三、参数的在线标定方法
第十章 认知诊断评价理论其他专题
第一节 信息、信息熵、信息量
一、信息熵与互信息
二、自信息
三、KL散度
四、Fisher信息
五、Fisher信息与相对熵KL散度之间的关系
六、香农熵与相对熵KL散度之间的关系
七、互信息与相对熵KL散度之间的关系
八、条件熵与相对熵KL散度之间的关系
第二节 等值和垂直量表化
一、等值
二、垂直量表化
参考文献