分类: 其他 >> 综合 提交时间: 2023-10-09 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 对多模态数据的联合分析是改进结果评价、健全综合评价的主要途径。针对概率态认知诊断模型(CDM)仅能分析题目作答精度(RA)的局限, 本文基于联合-层级建模框架和联合-交叉负载建模框架提出三个可联合分析RA和题目作答时间(RT)的概率态联合CDM。模拟研究和实证研究结果表明:(1)新模型参数估计返真性良好, 额外引入RT有助于提高参数估计精度并提供有关个体加工速度的测量; (2)基于联合-交叉负载建模框架构建的模型对测验情境的兼容性优于基于联合-层级建模框架构建的模型; (3)概率态属性比确定态属性更精细地反映个体对属性的掌握情况。