Deterministic Inputs, Noisy Outputs Model
DINA предполагает, что каждое задание требует определенного набора навыков. Если испытуемый освоил все необходимые навыки, он должен ответить правильно (если только он не допустит пропуск — небрежную ошибку). Если ему не хватает хотя бы одного навыка, он должен ответить неправильно (если только он не угадает — удачное угадывание). Эта простая логика создает детерминированное правило с вероятностным шумом. Модель определяет, какие профили навыков (комбинации освоенных/неосвоенных навыков) лучше всего объясняют наблюдаемые паттерны ответов.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
- 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 ↗
- de la Torre, J. (2009). DINA model and parameter estimation: A didactic perspective. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 34(1), 115-130. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Inputs, Noisy Outputs Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/psychometrics/dina-model
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Когнитивное диагностическое адаптивное компьютерное тестированиеПсихометрия↔ сравнить
- Модель DINOПсихометрия↔ сравнить
- Анализ необходимых условийПсихометрия↔ сравнить
- Методология пространства правилПсихометрия↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →