【摘要】：對于等級反應模型下計算機化自適應測驗構(gòu)建一個新選題策略,利用調(diào)和平均數(shù)以更好地度量難度參數(shù)向量與能力估計值之間的距離;調(diào)節(jié)區(qū)分度參數(shù)的冪指數(shù)以控制其在測驗各階段對項目選擇的不同影響;利用項目信息函數(shù)提高測驗的精度,并綜合權(quán)衡能力估計精度和項目曝光率。模擬實驗表明在同等實驗條件下該策略與著名的最大Fisher信息量選題策略(MFI)相比,僅僅測驗長度多用兩個項目,能力估計精度基本相當,而曝光率有很明顯優(yōu)勢,只為MFI的十分之一,這大大提高了測驗安全性。
[Abstract]:For the computerized adaptive test under the rank response model, a new topic selection strategy is constructed, and the distance between the difficulty parameter vector and the ability estimate is better measured by using the harmonic average. The power index of the discriminant parameter is adjusted to control the different influence on the item selection in each stage of the test, the item information function is used to improve the accuracy of the test, and the ability estimation accuracy and the item exposure are weighed synthetically. The simulation results show that under the same experimental conditions, compared with the famous maximum Fisher information selection strategy (MFI), only two items are used for the test length, and the ability estimation accuracy is basically the same, and the exposure ratio has obvious advantages. Only 1/10 of MFI, which greatly improves test safety.
【作者單位】： 江西師范大學計算機信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(31160203;31360237;31300876;31500909) 教育部人文社會科學研究青年基金項目(13YJC880060) 江西省教育廳青年科學基金項目(GJJ13208) 江西省教育廳科學技術(shù)研究項目(GJJ150356) 江西師范大學青年成長基金
【分類號】：B841.2

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2181437