応答時間と固定数に基づく多戦略認知診断モデル
Junhuan Wei1, Chun Wang2, Yan Cai3,4
1School of Psychology, Jiangxi Normal University, Nanchang, China.
Behavior research methods
|February 27, 2026
まとめ
この研究では、問題解決戦略をより深く理解するために、応答時間（RT）と視線固定数（FC）を組み合わせた新しい認知診断モデルを導入する。このモデルは、従来のモデルと比較して診断精度と戦略分類を向上させる。
科学分野:
- 認知心理学
- 教育測定
- 心理測定学
背景:
- 個人は、単一の戦略だけでなく、複数の認知戦略を用いて問題解決を行います。
- 応答時間（RT）と視線固定数（FC）は、認知的努力を理解するための主要なプロセスデータです。
- RTとFCを分析することで、隠れた問題解決戦略を明らかにすることができます。
研究 の 目的:
- 戦略選択（MS-CDM-RTFC）のためのRTとFCを統合した統一認知診断モデルを開発すること。
- 診断精度を向上させ、戦略選択中の認知プロセスに関するより深い洞察を得ること。
- MS-CDM-RTFCモデルの実用的な適用性を評価すること。
主な方法:
- 多戦略認知診断モデリングフレームワーク（MS-CDM-RTFC）を開発しました。
- 個々の応答時間（RT）と視線固定数（FC）をモデルに統合しました。
- Raven's Advanced Progressive Matrices（APM）からのデータを使用してモデルを評価しました。
主要な成果:
- MS-CDM-RTFCモデルは、より高いパラメータ回復率を示しました。
- 属性分類精度は、新しいモデルによって大幅に向上しました。
- MS-CDM-RTFCモデルは、シミュレーションにおいて従来の多戦略モデルを上回りました。
結論:
- MS-CDM-RTFCフレームワークは、認知戦略を診断するためのより正確な方法を提供します。
- RTやFCのようなプロセスデータを統合することで、認知プロセスの理解が深まります。
- このアプローチは、既存の多戦略認知診断モデルよりも優れたパフォーマンスを提供します。
