本文關(guān)鍵詞：基于IRT模型的數(shù)學(xué)試題類型測驗(yàn)效果的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：項(xiàng)目反應(yīng)理論是一種新型的心理和教育測試?yán)碚�。本文運(yùn)用此理論中的三參數(shù)正態(tài)曲線模型分別得出同一批試題在選擇題和填空題形式下的項(xiàng)目參數(shù)值，而項(xiàng)目參數(shù)的估計(jì)可以通過Bayesian理論和MCMC方法得出。從2008年開始，江蘇高考數(shù)學(xué)不再有選擇題，此改革引起一片質(zhì)疑聲。本文通過運(yùn)用項(xiàng)目反應(yīng)理論并借助WinBUGS軟件探討如下問題：數(shù)學(xué)試卷上沒有選擇題是否妥當(dāng)？ 本文通過實(shí)驗(yàn)分析出的數(shù)據(jù)得到如下結(jié)論：在保證選擇題提供的有用信息較少的條件下，，選擇題與填空題對學(xué)生能力區(qū)分的效果是沒有顯著差異的，試題的難度參數(shù)與機(jī)遇參數(shù)也沒有顯著性差異，但填空題對學(xué)生能力提出的要求更高。
【關(guān)鍵詞】：項(xiàng)目反應(yīng)理論 MCMC方法 三參數(shù)正態(tài)曲線模型 WinBUGS
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：G434;G633.6
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 引言7-10
• §1.1 項(xiàng)目反應(yīng)理論（IRT）的概述與發(fā)展7-8
• §1.2 IRT 在國內(nèi)外的研究狀況8-9
• §1.3 本文研究背景9
• §1.4 作者工作與本文結(jié)構(gòu)9-10
• 第二章 Bayesian 與 MCMC 方法10-17
• §2.1 Bayesian 方法10-11
• §2.2 MCMC 方法的基本思想11-13
• §2.3 Gibbs 抽樣13-14
• §2.4 Metropolis-Hastings 方法14-15
• §2.5 切片 Gibbs 抽樣15-17
• 第三章 IRT 的兩種常用模型17-20
• §3.1 IRT 的基本假設(shè)17-18
• §3.2 IRT 常用二值評分模型18-20
• §3.2.1 正態(tài)曲線模型18-19
• §3.2.2 Logistic 模型19-20
• 第四章 模型的建立與例子20-32
• §4.1 模型建立20-23
• §4.2 例子23-30
• §4.2.1 答題數(shù)據(jù)23-24
• §4.2.2 收斂診斷24-25
• §4.2.3 兩種題型參數(shù)的比較25-27
• §4.2.4 具體題目的分析27-30
• §4.3 一些建議30-32
• 第五章 結(jié)論與進(jìn)一步研究32-33
• §5.1 結(jié)論32
• §5.2 進(jìn)一步的研究32-33
• 參考文獻(xiàn)33-35
• 附錄35-38
• 致謝38-39

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 付志慧;郝立柱;徐寶;;等級反應(yīng)模型的Gibbs抽樣方法[J];東北師大學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年02期

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6 趙琪;;基于MCMC方法的貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷[J];中國科技信息;2012年10期

  本文關(guān)鍵詞：基于IRT模型的數(shù)學(xué)試題類型測驗(yàn)效果的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：268089