[摘要]在當今的教育考試當中，考試結果只是分數或者能力等級，而並沒有具體到對考生的認知狀態作出準確的判斷，即考生真正掌握和未掌握的並不能夠在結果中體現出來，不能區別分數相同的考生。認知診斷技術通過對學生的知識狀態分析，在教育考試中有著重要的意義。
[關鍵詞]認知診斷知識狀態屬性層級模型
一、引言
leighton&gierl（2007）[1]認為，認知診斷用於測量/評價個體特定的知識結構（know ledge structure）和加工技能（processing skills）。通常把對個體的知識結構或加工技能的診斷被稱為認識診斷。
相對於傳統的終評估而言，認知診斷的目的不是給出學生的成績（比如排名），而是通過測試，運用認識診斷技術給出學生的知識狀態（即學生掌握了什麼，沒有掌握什麼）[2]，從而給出相應的補救措施。並給出相同分數的考生區別在**，是什麼原因導致學生的錯誤，隨著社會的發展，這些問題顯得越來越突出。如何利用模式識別技術做到對事物的認識，在不同的行業當中，需要有適合它們的開發模型，針對教育考試領域的認識診斷，有很多開發模型，比如屬性層級模型（ahm）；雜訊「與」門模型（dina）。
二、dina模型簡介
dina的專案反應函式（irf）是唯一的，直接用於診斷分類，而且是顯式的（explicit），dina模型的專案反應函式（irf）可以參見文獻[3]
其中pj（αc）表示表示真實知識狀態為αc的被試i在專案j上
正確反應的概率。其中，被試i在專案j上的期望反應為 ，
真實觀察值為xij。專案j的失誤引數為sj，猜測引數為gj，**=（q1j，q2j，，，，，，qkj）為專案j所測的屬性向量，q1j=1表示專案j包含第i個屬性，否則為q1j=0。
sj=p（xij=0|ηij=1）表示被試掌握了該題的所有屬性而答錯該題的概率。
gj=p（xij=1|ηij=0）表示被試沒有完全掌握該題的所有屬性而答對該題的概率。
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