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  • 简介:非参数认知诊断方法只需Q矩阵,无须估计参数等优势,使其近年来备受关注,但其判准率如何,哪些因素会影响判准率,并未有相关研究。本文通过模拟研究,探讨属性个数、样本容量和属性层级结构对该方法判准率的影响,结果表明:①属性个数的增加会导致判准率的下降,但其稳健性较参数模型要好;②属性间逻辑关系的紧密度会对判准率产生影响,但其表现形式与参数模型不同;③样本容量对判准率影响很小,属性个数较少时100人已足够,随着属性个数的增加,500人的样本已是较佳样本。本研究为CDA走向小型测评及课堂评估提供了参考信息。

  • 标签: 非参数认知诊断 K-means方法 属性个数 样本容量 属性层级结构