近日，opta足球数据中文版官网心理学系詹沛达副教授以独立作者身份在《心理学报》在线发表题为《引入眼动注视点的联合-交叉负载多模态认知诊断建模》的论文。该论文部分内容受到国家自然科学青年基金项目(31900795)和浙江省哲学社会科学规划“之江青年理论与调研专项课题”(22ZJQN38YB)资助。
原文：詹沛达. (2022). 引入眼动注视点的联合-交叉负载多模态认知诊断建模. 心理学报. http://journal.psych.ac.cn/xlxb/CN/abstract/abstract5135.shtml
个体的问题解决行为是彼此相关的多种认知过程及心理建构所共同决定的。在技术增强测评环境中, 通过多种心理学实验仪器或测量设备采集的多模态数据为实现对个体认知结构的精准诊断及其他认知特征的全面反馈提供了可能性。本文以对题目作答精度(RA)数据、作答时间(RT)数据和眼动注视点(FC)数据的分析为例, 基于联合−交叉负载建模法提出了3个具有不同理论假设的联合-交叉负载多模态认知诊断模型(C-MCDM)，如图2(b)-2(d)所示。
其中, C-MCDM-θ假设被试的潜在能力的变化会影响其完成该题目的耗时和所用注视点数; 而C-MCDM-D和C-MCDM-C均假设被试的潜在属性掌握情况会影响其完成该题目的耗时和所用注视点数, 两者差异在于前者认为仅有被试掌握了题目所考查的所有属性后才会影响RT和FC, 而后者认为被试掌握该题目所考查的属性的数量会影响RT和FC。
本文以一则实证数据为例对比探究了5个MCDM的表现, 包括基于传统分离建模法的S-MCDM、基于联合−层级建模法的H-MCDM和新提出的3个C-MCDM。实证研究结果表明(1)联合分析(即H-MCDM和C-MCDM)比分离分析(即S-MCDM)更适用于提供平行信息的多模态数据; 且(2)从模型−数据拟合角度看, 新模型比H-MCDM更拟合该数据。此外, 实证研究也向读者展示了如何根据数据分析结果来实现对个体认知结构的诊断及其他认知特征(如, 认知风格)的推断。
表5呈现了基于C-MCDM-θ模型的反馈样例, 包括对认知结构和其他认知特征的反馈信息, 以展现联合分析多模态数据的优势。以被试5、9和65为例, 3人在潜在属性上的诊断结果相同, 但他/她们在潜在能力、潜在加工速度和潜在视觉参与度上的估计值有较大差异; 这表明即便他/她们具有相同的认知结构, 他/她们在认知风格或认知流畅性等认知特征方面也可能不同。另外, 对于认知结构有缺失的被试, 若实施有针对性干预, 除缺失的潜在属性外, 还应考虑不同个体的认知特征, 采取更恰当的干预措施。比如, 被试34和67均缺失属性2和4, 但由于两者的认知特征不同, 或许可以尝试不同的有针对性干预措施。对于被试34 (冲动型+非聚焦者)而言, 由于其倾向于仅根据从问题情境中提取的部分信息就仓促做出决定, 除缺失的潜在属性外, 还可以尝试培养该被试的视觉参与度, 并鼓励其认真审题、谨慎作答。而被试67 (认知不流畅+聚焦者)似乎有解决问题的动机或欲望但由于能力有限即便视觉参与度较高也无法提取题目中的关键信息; 所以对该被试而言, 应该着重补救其所缺失的潜在属性。
最后, 使用两则模拟研究进一步探讨新模型的表现。模拟研究1作为对实证研究的补充, 探究了3个新模型在不同模拟测验条件的参数估计返真性。模拟研究2对比探讨了3个新模型和H-MCDM的表现, 以展示新模型的相对优势及考虑交叉负载的必要性。模拟研究1结果表明(1)全贝叶斯MCMC算法能够为3个新模型提供较好的参数估计返真性, 且3个新模型中各参数估计均可有效收敛; (2)实践应用中, 充足的题目数量是保证被试参数估计准确性的必要条件之一; (3)在不以题库建设为目标的(或其他题目参数相对不重要的)应用场景中, 100人的小样本量足以满足提供较为精准的被试参数估计值。模拟研究2结果表明忽略可能存在的交叉负载所导致的负面结果比冗余考虑存在交叉负载所导致的更严重, 即C-MCDM对测验情境的兼容性优于H-MCDM的。总之, 本文通过实证研究阐明了新模型的现实可应用性, 并通过模拟研究阐明了新模型具有良好的心理计量学性能。
