認(rèn)知診斷理論方法與應(yīng)用

第一章　新一代測(cè)驗(yàn)理論與認(rèn)知診斷
第一節(jié)　新一代測(cè)驗(yàn)理論的產(chǎn)生
第二節(jié)　認(rèn)知診斷概述
第二章　認(rèn)知診斷測(cè)驗(yàn)編制的理論與方法
第一節(jié)　認(rèn)知診斷測(cè)驗(yàn)與傳統(tǒng)測(cè)驗(yàn)的異同
第二節(jié)　認(rèn)知診斷測(cè)驗(yàn)編制的相關(guān)理論與方法
第三節(jié)　認(rèn)知診斷測(cè)驗(yàn)編制的基本原則與過程
第三章　常用的認(rèn)知診斷模型
第一節(jié)　線性Logistic模型（LLTM）
第二節(jié)　規(guī)則空間模型（RSM）
第三節(jié)　屬性層級(jí)模型
第四節(jié)　融合模型（Fusion model）
第五節(jié)　DINA及HO-DINA模型
第六節(jié)　多維項(xiàng)目反應(yīng)理論模型
第七節(jié)　認(rèn)知診斷模型的認(rèn)知假設(shè)與模型選擇
第八節(jié)　小結(jié)
第四章　認(rèn)知診斷運(yùn)作示例：小學(xué)生分?jǐn)?shù)加減法的認(rèn)知診斷
第一節(jié)　認(rèn)知屬性及屬性階層關(guān)系確立
第二節(jié)　認(rèn)知診斷測(cè)驗(yàn)的編制
第三節(jié)　認(rèn)知診斷結(jié)果分析
第四節(jié)　診斷效度驗(yàn)證
第五節(jié)　小結(jié)
第五章　多級(jí)評(píng)分認(rèn)知診斷模型的開發(fā)
第一節(jié)　基于DINA模型的多級(jí)評(píng)分認(rèn)知診斷模型開發(fā)
第二節(jié)　基于AHM的多級(jí)評(píng)分認(rèn)知診斷模型的開發(fā)
第六章　群體水平的認(rèn)知診斷方法與實(shí)踐
第一節(jié)　矩陣抽樣設(shè)計(jì)與群體水平項(xiàng)目反應(yīng)理論
第二節(jié)　群體水平認(rèn)知診斷模型開發(fā)
第三節(jié)　英語(yǔ)閱讀問題解決的群體水平認(rèn)知診斷
第七章　計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)認(rèn)知診斷測(cè)驗(yàn)
第一節(jié)　計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)認(rèn)知診斷測(cè)驗(yàn)簡(jiǎn)介
第二節(jié)　CD-CAT選題策略及初始題選取方法
第三節(jié)　CD-CAT開發(fā)實(shí)例
第八章　Tatsuoka的Q矩陣?yán)碚撔拚巴卣?br />第一節(jié)　如何認(rèn)定屬性層級(jí)關(guān)系
第二節(jié)　認(rèn)知診斷中幾類矩陣及其計(jì)算
第三節(jié)　如何計(jì)算期望反應(yīng)模式
第四節(jié)　如何提高認(rèn)知診斷的構(gòu)念效度
第五節(jié)　Q矩陣?yán)碚摰脑u(píng)注
第九章　認(rèn)知診斷的技術(shù)探索
第一節(jié)　CD-CAT中原始題屬性的自動(dòng)標(biāo)定
第二節(jié)　Bayes網(wǎng)絡(luò)在認(rèn)知診斷中的應(yīng)用
第三節(jié)　HCI指標(biāo)及其擴(kuò)展
第四節(jié)　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在認(rèn)知診斷分類中的應(yīng)用
第五節(jié)　CD-CAT中題目參數(shù)的在線標(biāo)定及其設(shè)計(jì)
第十章　認(rèn)知診斷的實(shí)踐探索
第一節(jié)　小學(xué)兒童數(shù)學(xué)問題解決認(rèn)知診斷
第二節(jié)　中學(xué)生圖形推理的認(rèn)知診斷
第十一章　認(rèn)知診斷新進(jìn)展
第一節(jié)　基于DINA模型測(cè)驗(yàn)Q矩陣修正方法
第二節(jié)　一種多策略認(rèn)知診斷方法
第十二章　展望
參考文獻(xiàn)