ScholarGate
Asystent
Latent structureCognitive Diagnosis

Model DINA

Model DINA (Deterministic Inputs, Noisy Outputs) to model diagnostyki poznawczej opracowany przez Junkera i Sijtsmę (2001), który klasyfikuje badanych do latentnych klas umiejętności na podstawie ich wzorców odpowiedzi na pozycje testowe. DINA zakłada deterministyczny związek między opanowaniem umiejętności a poprawnymi odpowiedziami, z probabilistycznym błędem uwzględniającym zgadywanie i poślizgi.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  1. Junker, B. W., & Sijtsma, K. (2001). Cognitive assessment models with few assumptions, and connections with nonparametric item response theory. Applied Psychological Measurement, 25(3), 258-272. DOI: 10.1177/01466210122032064
  2. Haertel, E. H. (1989). Using restricted latent class models to map the skill structure of achievement items. Journal of Educational Measurement, 26(4), 301-321. DOI: 10.1111/j.1745-3984.1989.tb00336.x
  3. de la Torre, J. (2009). DINA model and parameter estimation: A didactic perspective. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 34(1), 115-130. link

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Inputs, Noisy Outputs Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/psychometrics/dina-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateDINA Model (Deterministic Inputs, Noisy Outputs Model). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/psychometrics/dina-model · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026