【摘要】：計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)驗(yàn)(CAT)選題在實(shí)際應(yīng)用中不僅需要考慮統(tǒng)計(jì)優(yōu)化問(wèn)題而且需要滿足非統(tǒng)計(jì)約束。統(tǒng)計(jì)優(yōu)化指測(cè)驗(yàn)要保證有較高的測(cè)量精度,而非統(tǒng)計(jì)約束指測(cè)驗(yàn)的組成滿足一定的測(cè)驗(yàn)規(guī)范,如內(nèi)容約束、題型約束、維度約束以及項(xiàng)目曝光控制等。同傳統(tǒng)CAT一樣,滿足非統(tǒng)計(jì)約束也是多級(jí)評(píng)分多維CAT應(yīng)用中需要解決的重要問(wèn)題。多維計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)測(cè)驗(yàn)(MCAT),不僅可以獲取被試在多個(gè)維度上的能力和特質(zhì)信息,還可以提高測(cè)驗(yàn)的準(zhǔn)確率和效率。多級(jí)評(píng)分項(xiàng)目可以提供更多診斷信息并可測(cè)量復(fù)雜的能力和技能而被廣泛應(yīng)用,因此多級(jí)評(píng)分多維計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)測(cè)驗(yàn)(polytomously-scored MCAT,PMCAT)在實(shí)際應(yīng)用中前景更加廣闊。然而,目前非統(tǒng)計(jì)約束方法主要應(yīng)用在單維CAT中,而在MCAT中的應(yīng)用則較少,尤其是在多級(jí)評(píng)分的MCAT中的研究仍未有相關(guān)文獻(xiàn)報(bào)道。本文主要目的是探討將傳統(tǒng)非統(tǒng)計(jì)約束的選題策略拓展應(yīng)用到PMCAT中,并開發(fā)出新的非統(tǒng)計(jì)約束選題策略(研究一)。同時(shí)采用Monte Carlo模擬研究(研究二和研究三),一方面驗(yàn)證研究一基于非統(tǒng)計(jì)約束選題策略的性能,另一方面探討探索模型、測(cè)驗(yàn)維度數(shù)以及維度間的相關(guān)大小等因素對(duì)基于非統(tǒng)計(jì)約束的PMCAT選題策略的測(cè)量精度和題庫(kù)安全性以及非統(tǒng)計(jì)約束的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)RMMPI方法總體表現(xiàn)最好,在各種相關(guān)條件以及不同模型基礎(chǔ)下均能完全滿足非統(tǒng)計(jì)約束條件,并且測(cè)量精度最高,測(cè)驗(yàn)安全性較好,RWDM方法在非統(tǒng)計(jì)約束滿足方面和測(cè)驗(yàn)指安全性上優(yōu)于RMPI方法,RMPI方法在測(cè)驗(yàn)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(jì)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(jì)約束的數(shù)量,且測(cè)量精度有所提高;(3)非統(tǒng)計(jì)約束違背數(shù)量并不受維度數(shù)、維度間相關(guān)程度和模型基礎(chǔ)的影響;(4)各選題策略的估計(jì)精度隨著測(cè)驗(yàn)維度數(shù)的增加而有所降低;(5)維度間的相關(guān)越高以及維度數(shù)量越多,題目使用均勻性(x~2)和測(cè)驗(yàn)重疊率(TOR)越低,題庫(kù)安全性越高。
【圖文】：

圖 4-1 MGRM 中各選題策略在不同相關(guān)下終止時(shí)的 MSE由相關(guān) 0，0.5，0.可知，隨著相關(guān)程度的增強(qiáng)，，各種方法的 MSE 值不斷下降越來(lái)越精確，降幅最大的為 MPI 和 MMPI 方法。在各種非統(tǒng)計(jì)約束方法中，RMMPI 方法，總體表現(xiàn)最佳，測(cè)量精度最高I 方法在測(cè)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(guān)下終止時(shí)的 MSE由相關(guān)為 0，0.5，0.8 可知，隨著相關(guān)系數(shù)的增大，所有方法的測(cè)量精度也高，測(cè)量越來(lái)越精確。3 種新方法測(cè)量精度高于原方法，總體來(lái)講，在 6 中計(jì)約束方法中 RMMPI 方法表現(xiàn)最好。
【學(xué)位授予單位】：江西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：B841.7

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本文編號(hào)：2635240