一种可融入额外信息的机器学习诊断法

作者：康春花; 朱仕浩; 宫皓明; 曾平飞^*

来源：心理科学, 2023, 46(01): 212-220.

DOI：10.16719/j.cnki.1671-6981.20230127

• 额外信息
• 贝叶斯定理
• 机器学习诊断法
• 判准率

研究将PNN和曼哈顿距离、贝叶斯定理相结合,提出了一种相对简洁的可融入额外信息的认知诊断法MB-PNN,通过模拟和实证研究考察了MB-PNN的有效性和适宜性,得到以下结论:(1)M-PNN的判准率高于PNN,表明将PNN中的ED修改为MD是适宜的;(2)MB-PNN的判准率较M-PNN和PNN高,表明基于多种信息的判别较基于单一信息的判别更为精准;(3)MB-PNN保留了PNN原有的非参数优势,基本不受知识状态分布和样本容量影响;(4)MB-PNN最能区分不同类型的学生,在认知诊断评估实践中更为适宜。

• 单位
  浙江师范大学