【摘要】：計算機自適應測驗(CAT)選題在實際應用中不僅需要考慮統(tǒng)計優(yōu)化問題而且需要滿足非統(tǒng)計約束。統(tǒng)計優(yōu)化指測驗要保證有較高的測量精度,而非統(tǒng)計約束指測驗的組成滿足一定的測驗規(guī)范,如內(nèi)容約束、題型約束、維度約束以及項目曝光控制等。同傳統(tǒng)CAT一樣,滿足非統(tǒng)計約束也是多級評分多維CAT應用中需要解決的重要問題。多維計算機化自適應測驗(MCAT),不僅可以獲取被試在多個維度上的能力和特質(zhì)信息,還可以提高測驗的準確率和效率。多級評分項目可以提供更多診斷信息并可測量復雜的能力和技能而被廣泛應用,因此多級評分多維計算機化自適應測驗(polytomously-scored MCAT,PMCAT)在實際應用中前景更加廣闊。然而,目前非統(tǒng)計約束方法主要應用在單維CAT中,而在MCAT中的應用則較少,尤其是在多級評分的MCAT中的研究仍未有相關文獻報道。本文主要目的是探討將傳統(tǒng)非統(tǒng)計約束的選題策略拓展應用到PMCAT中,并開發(fā)出新的非統(tǒng)計約束選題策略(研究一)。同時采用Monte Carlo模擬研究(研究二和研究三),一方面驗證研究一基于非統(tǒng)計約束選題策略的性能,另一方面探討探索模型、測驗維度數(shù)以及維度間的相關大小等因素對基于非統(tǒng)計約束的PMCAT選題策略的測量精度和題庫安全性以及非統(tǒng)計約束的影響。研究結果發(fā)現(xiàn):(1)RMMPI方法總體表現(xiàn)最好,在各種相關條件以及不同模型基礎下均能完全滿足非統(tǒng)計約束條件,并且測量精度最高,測驗安全性較好,RWDM方法在非統(tǒng)計約束滿足方面和測驗指安全性上優(yōu)于RMPI方法,RMPI方法在測驗精度方面表現(xiàn)優(yōu)于RWDM方法。(2)3種新方法,在滿足非統(tǒng)計約束方面均表現(xiàn)良好,與原方法相比均大大降低了違背非統(tǒng)計約束的數(shù)量,且測量精度有所提高;(3)非統(tǒng)計約束違背數(shù)量并不受維度數(shù)、維度間相關程度和模型基礎的影響;(4)各選題策略的估計精度隨著測驗維度數(shù)的增加而有所降低;(5)維度間的相關越高以及維度數(shù)量越多,題目使用均勻性(x~2)和測驗重疊率(TOR)越低,題庫安全性越高。
【圖文】：

圖 4-1 MGRM 中各選題策略在不同相關下終止時的 MSE由相關 0，0.5，0.可知，隨著相關程度的增強，，各種方法的 MSE 值不斷下降越來越精確，降幅最大的為 MPI 和 MMPI 方法。在各種非統(tǒng)計約束方法中，RMMPI 方法，總體表現(xiàn)最佳，測量精度最高I 方法在測量精度上表現(xiàn)優(yōu)于 RWDM 方法。

圖 4-2 MGPCM 中各選題策略在不同相關下終止時的 MSE由相關為 0，0.5，0.8 可知，隨著相關系數(shù)的增大，所有方法的測量精度也高，測量越來越精確。3 種新方法測量精度高于原方法，總體來講，在 6 中計約束方法中 RMMPI 方法表現(xiàn)最好。
【學位授予單位】：江西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：B841.7

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本文編號：2635240