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How Binary Skills Obscure The Transition From Non-mastery To Mastery

机译：二元技能如何模糊从非精通到精通的过渡

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摘要

What is the nature of latent predictors that facilitate diagnostic classification? Rupp and Templin (this issue) suggest that these predictors should be multidimensional, categorical variables that can be combined in various ways. Diagnostic Classification Models (DCM) typically use multiple categorical predictors to classify respondents into qualitatively meaningful latent classes and, thus, provide a fine-grained analysis of respondents' strengths and weaknesses. The diagnostic power of DCM is driven by the confirmatory nature of the Q-matrix, which commonly represents item requirements in terms of a set of binary skills. Rupp and Templin note that, apart from a few exceptions, "Most DCM and associated estimation routines allow only for dichotomous latent variables." Binary skills are assumed to represent very simple dimensions in the sense that one either possesses a certain skill (mastery) or not (non-mastery). Such binary skills are useful indicators because it is easy to identify when something is present or absent.
机译：有助于诊断分类的潜在预测因子的本质是什么？ Rupp和Templin（本期杂志）建议，这些预测变量应该是多维的类别变量，可以通过多种方式组合。诊断分类模型（DCM）通常使用多个分类预测变量将受访者归类为在质量上有意义的潜在类别，从而对受访者的优点和缺点进行细粒度的分析。 DCM的诊断能力是由Q矩阵的确认性质决定的，Q矩阵的确定性通常表示一组二进制技能方面的项目要求。 Rupp和Templin指出，除了少数例外，“大多数DCM和关联的估算程序仅允许二分法的潜在变量。”从一个人拥有某种技能（精通）或没有某种技能（非精通）的意义上说，二进制技能被认为代表着非常简单的维度。这些二进制技能是有用的指标，因为很容易识别什么时候存在或不存在。

著录项

  • 来源
    《Measurement》 |2008年第4期|p.268-272|共5页
  • 作者

    Tzur M. Karelitz;

  • 作者单位

    Education Development Center, 55 Chapel Street, Newton, Massachusetts 02458-1060;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 社会科学总论;
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