模糊聚类在规则空间中的应用及补救策略的探讨

【摘要】： 随着各种教育测量学的成功应用，人们现在已不仅仅满足于给考生一个准确的成绩，他们更希望考试能报告被试的认知结构，这称为“认知诊断”。 为了诊断被试的认知过程，Tasuoka(1983，1986，1990)提出了规则空间模型。它结合了认知心理学和心理计量学模型，可用于识别被试解题的认知错误和判别被试的属性掌握模式。 但是以往规则空间中的参考点确定需要教学专家的介入，主观、劳动强度大、无法适用于大规模测试，本文尝试使用模糊聚类方法对被试属性进行聚类分析，由此辅助确定参考点，取得不错的效果。 认知诊断的一个目的就是改进教学。文章[4]提出借助规则空间将不同知识状态联系起来，形成知识状态的空间分布图，以方便实施针对学生的补救措施(指导计划)，但它制定教学计划时候，只是简单采用局部最短路径。本文根据图的不同性质，提出几种不同情况下使用的算法，以期实现最佳教学效果。