4 CDM CD-CAT 367 de la Torre 8 Ma Wenchao 11 de la Torre K * j 12 Tu Dongbo 13 PX ij = 1 α * lj = δ j0 + δ jk α lk G-DINA A-CDM G-DINA log de la Torre
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- 思 韩
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1 42 4 Vol 42 No Journal of Jiangxi Normal UniversityNatural Science Jul CDM CD - CAT,, CD-CAT CDM CDM Monte Carlo CD-CAT CD-CAT B A DOI /j cnki issn DINO 0 A-CDM RRUM CDM CDM 1 CDM G-DINA DI- NA DINO A-CDM RRUM CDM de la Torre 2 G-DINA Wald Saturated Model Reduced Model G-DINA 2 GDM 3 LCDM 4 CDM Mixed Model DINA 5 DI- NO 6 A-CDM 2 R-RUM 7 CDM i iicdm CD-CAT iii CD-CAT CDM CDM 8-9 G-DINA 10 CD-CAT CDM CDM CD-CAT CDM CDM DINA XL1508 XL JY tudongbo@ aligun com
2 4 CDM CD-CAT 367 de la Torre 8 Ma Wenchao 11 de la Torre K * j 12 Tu Dongbo 13 PX ij = 1 α * lj = δ j0 + δ jk α lk G-DINA A-CDM G-DINA log de la Torre 2 1 K * j logpx CD-CAT ij = 1 α * lj = v j0 + v jk α lk 3 G-DINA RRUM CDM CD-CAT 2 3 CDM 3 G-DINA i DINA G- DINO A-CDM RRUM DINA ii CDM DINA DINO RRUM A-CDM iii Mixed CDM CDM G-DINA G-DINA 2 Wald CDMDINA DINO A-CDM RRUM G-DINAWald K * j K * j -1 k' = k +1 K * j G-DINA K * j PX ij = 1 α * lj = δ j0 + δ jk α lk + K * j PX ij = 1 α * lj = δ j0 + δ j12 K * j α lk G-DINA DINA k > k' = 1 K * j - 11 PX ij = 1 α * lj = δ j0 + δ jk α lk G-DINA DINO 01 2 CDM p CDM K * j δ jkk' α lk α lk' + + δ j12 K * j α lk 1 CDM CD-CAT Monte Carlo 300 j δ j0 j 5 generating model δ jk j k fitted model k G-DINA Mixed Model DI- NA DINO A-CDM RRUM δ jkk' j k k' 2 MPWKL SHE 5 δ j12 K * j j δ j0 δ j12 K * j 1 R CDM i Ma Wenchao 11 P 1= 0 9 P 0= 0 1 P 1 P 0 δ jk = - δ jkk' = δ jkk'k = = K* j +1 δ j12 K * j K * j k' = 1 K * j - 1 Knowledge State KS2 5 = 32 KS KS P 1= 0 8 P 0=
3 ii log Px j = x t α 3 Px j = x α L πα L 2 1 G-DINA Mixed CDMs DINA DINO A-CDM RRUM KS 6 MPWKL 2 k KS 36 KS PWKL 6 MPWKL PWKL 6 6 MPWKL SHE 1 G-DINA G-DINA Mixed Model DINA DINO A- CDM RRUM 6 2 i 1 G-DINA Mixed KS ii 2 Model 300 Q 60 Test G-DINA DINA DINO A-CDM Overlap Rate RRUM 300 KS KS DINA 1 P MR = N p /N N p DINA KS 1 Mixed KS N 2 2 CD-CAT 2 χ 2 = J e rj - L /J 2 L /J j = 1 KL L J e rj j Shannon Entropy SHE KL j N KL PWKL HKL MPWKL χ 2 MPWKL KL SHE 2 T OR = J T j T j - 1/LNN - 1 j = 1 MPWKL SHE T j j L N M PWKLj 2k d = 1 L = 1 = 2k 1 Px j x = 0 = x α t ( ) X i MPWKL PWKL KS KS PWKL KS 2K c = 1 S HEj = 1 Px ij 2K y = 0 c = 1 1 ( πa c x t +1 log i πa c x ) t +1 i = y x t i πa c x t +1 a i c y 0 1 Px ij = y x t = i πa c x tpx i ij = y a c i j y SHE S HEj 2 3 CD-CAT Maximum Likelihood Estimation MLE 2 4
4 4 3 CDM CD-CAT CDM CDM 2 ~ RRUM CDM G-DINA Mixed CDM 66% G-DINA 16% A-CDM 17% RRUM 1% DINO Mixed G-DINA Mixed CDM 51% G-DINA26% A-CDM17% G-DINA CDM RRUM 6% DINA DINO G Rojas 10 CDM CDM CDM Mixed Mixed CDM 18% G-DINA 18% DINA 20% DINO 20% A-CDM 24% RRUM Mixed CDM 17% G-DINA 19% DINA 20% Mixed CDM DINO 23% A-CDM 23% RRUM Mixed DINO G- DINA Mixed G-DI- NA CDM DINA DINO 2 A-CDM RRUM 2 CDM Mixed DINA CDM DINA Mixed CDM 27% G-DINA 2% A-CDM 12% RRUM 9% DINO 50% DINA Mixed CDM 26% G-DINA 15% RRUM 59% DINA Mixed DINA G-DINA RRUM A-CDM DINO DINO Mixed DINO CDM CDM 32% G-DINA 62% DINO 6% Mixed CDM 36% G-DINA 61% DINO 3% Mixed DINO G-DINA A-CDM RRUM DINA A-CDM Mixed CDM 4% G-DINA 89% A-CDM 6% RRUM Mixed CDM A-CDM CDM 67% A-CDM 27% RRUM 6% G-DINA G-DI-
5 G-DINA 13 RRUM NA Mixed RRUM A-CDM DINA DINO 2 A-CDM A-CDM RRUM G-DINA A-CDM DINA DINO RRUM Mixed CDM 92% RRUM 4% A-CDM 4% G-DINA Mixed CDM 75% RRUM 21% A-CDM 4% G-DINA G-DI- NA Mixed A-CDM RRUM DINA DINO SHE Mixed 11 DINO 3 2 CDM ( ) 8 ~ A-CDM G- DINA Mixed Mixed G-DI- NA DINA Mixed DINA RRUM G-DINA DINO A-CDM DINO Mixed DINO G-DINA DINA RRUM A-CDM A-CDM RRUM Mixed Mixed DINA DINO A-CDM RRUM 2 DINA DINO DINA DINO DINA DINO DINA 14 ~ 19
6 4 CDM CD-CAT G-DINA Mixed DINA 19 RRUM 8 ~ 19 G-DINA Mixed DINA DINO Mixed A-CDM RRUM Mixed Mixed Mixed G-DINA G-DINA Mixed G- DINA Mixed G-DINA DINADINO Mixed Mixed DINA DINO A-CDM RRUM Mixed Mixed DINO A-CDM CD-CAT CD-CAT CDM CDM CD-CAT CDM CDM
7 CD-CAT DINA DINO A-CDM RRUM Wald G-DINA Mixed CD-CAT DINA RRUM2 CD- CAT 5 DINA RRUM 1 J CD-CAT DINA RRUM de la Torre J The generalized DINA model framework J Psychometrika CD-CAT 3von Davier M A general diagnostic model applied to language testing data J British Journal of Mathematical and Statistical Psychology Henson R A Templin J L Willse J T Defining a family of cognitive diagnosis models using log-linear models with latent variables J Psychometrika Haertel E H Using restricted latent class models to map the skill structure of achievement items J Journal of Educational Measurement Templin J L Henson R Measurement of psychological disorders using cognitive diagnosis models J Psychological Methods i Wald 7Hartz S M A Bayesian framework for the unified model for ii assessing cognitive abilitiesblending theory with practicality J American Journal of Gastroenterology de la Torre J Lee Y S Evaluating the Wald test for item level comparison of saturated and reduced models in cognitive diagnosis J Journal of Educational Measurement Li Hiongli Hunter C V Lei Puiwa The selection of cognitive diagnostic models for a reading comprehension test CD-CAT CD-CAT 30 EB /OL https/ /www researchgate net / publication / _The_selection_of_cognitive_ CD-CAT diagnostic_models_for_a_reading_test 10Rojas G de la Torre J Olea J Choosing between general CDand specific cognitive diagnosis models when the sample CAT size is small C In Annual Meeting of the National Council of Measurement in Education Vancouver British Wald G- G-DINA Columbia Canada 2012
8 4 CDM CD-CAT Ma Wenchao Iaconangelo C de la Torre J Model similarity model selection and attribute classification J Applied Psychological Measurement de la Torre J van der Ark L A Rossi G Analysis of clinical data from a cognitive diagnosis modeling framework J Measurement and Evaluation in Counseling and Development Tu Dongbo Gao Xuliang Wang Daxun et al A new measurement of internet addiction using diagnostic classification models J Frontiers in Psychology Kaplan M de la Torre J Barrada J R New item selection methods for cognitive diagnosis computerized adaptive testing J Applied Psychological Measurement J The Study on the CD-CAT Item Bank Based on the Perspective of Different CDMs TU Dongbo GAO Xuliang WANG Daxun CAI Yan College of Psychology Jiangxi Normal University Nanchang Jiangxi China AbstractThe item bank is a very critical part of the cognitive diagnostic computerized adaptive testingcd-cat In regular CD-CAT an item bank uses the same cognitive diagnostic model to calibrate the item parameters however all the items in item bank can't be fully fitted with the same CDM In the study the advantage of the method proposed by de la Torre to select an appropriate CDM for each item of item bank within a G-DINA framework has been taken for convenience this method is referred to as a Mixed CDMs and use a complex simulation study to compare the performance of Mixed CDMs and five special modelsg-dina DINA DINO A-CDM and RRUMin CD-CAT The results show that across all conditions the Mixed CDMs provided the ideal classification accuracy and utilization rate of the item bank Key wordscd-catcdmmixed CDMsitem bank ( 356 ) 9Mahmood H Anwar I Zafar M K A construction of Cohen-Macaulay f-graphs J Journal of Algebra and Its Applications Aharoni R Berger E Meshulam R Eigenvalues and homology of flag complexes and vector representations of graphs J Geom Funct Anal Caroline J Klivans Threshold graphs shifted complexes and graphical complexes J Discrete Math Roy Meshulam Domination numbers and homology J J Combin TheorySer A Berger E Relation between the maximal degree of a graph and the topological connectivity of its independence complex J Banff International Research Station for Mathematical Innovation and Discovery Earl J Vander Meulen K N Van Tuyl A Independence complexes of well-covered circulant graphs J Experimental Mathematics Woodroofe R Vertex decomposable graphs and obstructions to shellability J Proceedings of the American Mathematical Society The Study about the Vertex Decomposability of f-graph and Its Complement WU Jinping GUO Jin * College of Information Science and Technology Hainan University Haikou Hainan China AbstractA class of algebraic graph f-graph is characterized in this paper It is proved that all f-graphs are vertex decomposable and the vertex decomposability of the complement of f-graph is also characterized Key wordsvertex decomposablef-graphbipartite graphcohen-macaulayness
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