Methods for testing and learning attribute hierarchical structures from a latent variable modeling perspective

摘要： 属性层级结构(Attribute Hierarchical Structure, AHS)刻画了属性之间的先决关系, 在测验设计、教学设计与评估、学习路径规划和个性化学习推荐方面具有重要意义。基于潜变量建模方式, 结合假设检验、贝叶斯结构学习和参数估计视角, 本文系统梳理了AHS的估计和检验方法, 分析了各类方法的基本思想、内在联系及差异、优势与不足, 总结了其发展脉络与趋势, 并提出了实践中方法选择的参考建议。本研究进一步从优化方法的关键要素、丰富实验条件、拓展应用场景, 以及创新研究思路等方面提出了未来的研究方向。