【摘要】：本文主要研究考生多維度能力的綜合評價問題,在考試的基礎(chǔ)上測量學生的多維能力。以多維項目反應理論為基礎(chǔ),考慮被試不同能力維度上的補償性,即在某個題目上相同的得分概率,是可以由不同特質(zhì)維度的相互補充得到,被試在各個維度上的非均衡發(fā)展,也能得到相同的分數(shù),選用多維三參數(shù)補償性模型作為人才評價的模型,將認知診斷理論中能力認知屬性Q陣引入本模型中,將被試不可直接觀察的能力認知情況與可觀察的正確作答反應聯(lián)系在一起,方便對被試的能力估計。參數(shù)估計采用MCMC和MMLE/EM方法,并設計了三個不同樣本(人少題少、人適中題適中、人多題多)兩個水平下(3維和5維)的模擬試驗。試驗結(jié)果表明,兩種方法下項目參數(shù)的估計精度均較高,在使用MCMC方法估計時項目參數(shù)的相對誤差值在5%以內(nèi),能力參數(shù)的相對誤差在5%～10%之間,估計精度及穩(wěn)健性都優(yōu)于MMLE/EM方法。但當樣本較大時算法程序耗時較長,因此在實際應用中可采取先對樣本總體進行項目參數(shù)估計,然后將估計值作為真值再來計算被試個體能力參數(shù)的辦法來提高運算速度和估計精度�；谝陨嫌懻�,選取高中數(shù)學測驗數(shù)據(jù)作為研究對象進行實證分析。首先,根據(jù)各維度下區(qū)分度參數(shù)的估計值,采用項目整體區(qū)分度(MDSIC)作為衡量標準,評價試卷題目質(zhì)量,為試題的編制和改良提供了理論依據(jù)。其次,在對考生能力的認知診斷分析時,不僅得到試卷內(nèi)部不同能力維度的相關(guān)性,也能提供考生在多維度上的能力信息,比傳統(tǒng)的UIRT模型提供的信息更為豐富。模型估計得到的能力值為負的表示考生所欠缺的能力,能力值越小表示考生在這項能力上表現(xiàn)越差�？梢钥闯�,不同考生的能力結(jié)構(gòu)是不一樣的,即使是具有相同得分的考生,其能力掌握情況也有較大差異。由此表明,本文采用的MIRT模型具有很好的應用前景,在今后的教學中可根據(jù)能力信息為每個考生制定測驗診斷報告,從而有針對性的進行指導學習。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：G632.474

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本文編號：2559534