大规模中医师考试评价中认知诊断模型的构建及应用

Analysis and Assessment of a Large-Scale Traditional Chinese Medicine Examination Based on Cognitive Diagnostic

导出原文传递学术成果认领

摘要目的采用认知诊断模型对中医师岗位胜任力第二阶梯考核理论考试进行分析,为大规模医学考试的认知诊断研究提供参考.方法选择2023年参加中医师岗位胜任力第二阶梯考核理论考试的16 310位考生作答情况开展认知诊断分析.检验拓广决定型输入噪声与门模型(G-DINA模型)和考试数据之间的拟合程度;在认知诊断框架下进行项目参数分析和信度分析;从不同层面综合分析考生的认知属性掌握情况.结果本研究中16 310名考生平均分数为(189.76±40.86)分,共有9994名考生通过了此次考试,通过率为61.28％.考试总题量300题,五个模块中中医基础考核频率最高(132题,占44％),其次是中医临床(87题,占29％)、西医基础(60题,占20％),中医经典(12题,占4％)和医学人文(9题,占3％)考核比例较少.模型拟合指标结果显示,G-DINA模型曲线下面积(AUC)为0.98,说明该模型与本研究数据拟合优秀.项目参数分析结果显示,300道测试题目认知诊断模型的所有区分度均大于0,平均区分度为0.25,整体题目区分度的表现良好.信度分析结果显示,测验水平分类准确率为0.75,属性水平分类准确率为0.83～0.99,表明G-DINA模型的属性分类准确度高.认知诊断分析结果显示,相较于未通过考试的考生,已通过考试的考生对于各模块认知属性的掌握比例更高.结论基于认知诊断的大规模中医考试分析,可为提高中医学人才教育和培养质量提供支撑.