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第一篇 教育认知诊断评估背景3

第一章 认知诊断评估概述3

第一节 什么是认知诊断评估3

第二节 为什么要进行认知诊断评估4

第三节 认知诊断评估发展历程6

第四节 如何进行认知诊断评估10

第二篇 教育认知诊断评估属性界定25

第二章 认知诊断评估中属性界定方法25

第一节 Q矩阵25

第二节 Q矩阵指定、选择和验证方法27

第三节 小结与讨论38

第三章 数据驱动的属性界定方法42

第一节 为什么要提出数据驱动方法42

第二节 形式概念分析简介46

第三节 基于形式概念分析的属性辅助标定方法51

第四节 形式概念分析方法属性标定效果评价57

第五节 小结与讨论66

第四章 结合理论和数据的属性界定方法68

第一节 三种属性标定方法68

第二节 训练集充分条件下各种方法的准确性评价71

第三节 训练集不充分条件下各种方法的准确性评价83

第四节 小结与讨论90

第五章 属性界定方法的应用92

第一节 各属性辅助标定方法的适用条件92

第二节 修正Q矩阵理论及其应用93

第三节 基于形式概念分析的标定方法的实证研究101

第四节 在线标定方法在纸笔测验中的应用102

第五节 小结与讨论108

第三篇 教育认知诊断评估计量模型111

第六章 心理计量模型介绍111

第一节 理论基础或认知假设111

第二节 常见的认知诊断模型119

第三节 模型—资料拟合检验135

第四节 常用软件及使用148

第七章 改进的确定性输入噪音与门模型提出与参数估计154

第一节 模型的提出154

第二节 模型参数估计157

第三节 模型参数估计准确性检验165

第四节 小结与讨论173

第八章 认知诊断模型—资料拟合检验指标及其应用175

第一节 认知诊断模型—资料拟合检验指标175

第二节 在三个认知诊断模型比较中的应用178

第三节 在Tatsuoka分数减法数据分析中的应用186

第四节 小结与讨论195

第九章 混合模型开发197

第一节 可逆跳转马尔可夫链蒙特卡洛（RJMCMC）方法197

第二节 混合模型的RJMCMC算法构建200

第三节 RJMCMC算法检验201

第四节 混合模型的应用204

第五节 小结与讨论205

第四篇 教育认知诊断评估的信度和效度209

第十章 认知诊断测验的信度和效度研究209

第一节 涉及的基本概念211

第二节 认知诊断测验的信度研究213

第三节 认知诊断测验的效度研究217

第四节 小结与讨论219

第十一章 认知诊断测验的信度和效度评估方法221

第一节 分类一致性和分类准确性指标222

第二节 分类一致性和分类准确性指标的评价225

第三节 信度和效度指标在一大规模考试中的应用228

第四节 小结与讨论228

第五篇 教育认知诊断评估自适应测验233

第十二章 计算机化自适应诊断测验研究233

第一节 认知诊断测验题库233

第二节 初始题选择234

第三节 选题策略234

第四节 知识状态估计方法241

第五节 终止规则242

第六节 原始题参数在线估计和属性在线标定243

第七节 小结与讨论244

第十三章 计算机化自适应诊断测验新选题策略及应用246

第一节 兼顾测验效率和题库使用率的新选题策略247

第二节 各选题策略比较与评价249

第三节 小结与讨论253

第十四章 教育认知诊断评估展望255

参考文献258

后记265