【摘 要】
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计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Test,CAT)是基于项目反应理论(Item Response Theory,IRT),并由计算机根据被试能力水平自动选择试题,最终对被试能力做出估计的一
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计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Test,CAT)是基于项目反应理论(Item Response Theory,IRT),并由计算机根据被试能力水平自动选择试题,最终对被试能力做出估计的一种新型测验。在测验过程中,选题策略是最关键的部分,安全、高效的选题策略一直是研究的重点,这关系到题库的安全性和测验的准确性。在已有的基于3参数Logistic模型的选题策略中,程小扬等人提出的CAT动态a分层选题策略可以提高测验的安全性,其构造一般借助测验累计信息量。本文在沿用程小扬等人引入曝光因子的基础上,尝试将项目区分度a的幂函数进行固化,减小区分度对信息函数的影响,并结合均值不等式,在0-1评分下提出了3种新的选题策略,同时将这一思想,应用到多级评分下的等级反应模型(GRM)和拓广分部评分模型(GPCM)。模拟实验结果表明,新的选题策略保持了原有测验的精度,较大的降低了项目的曝光率,提高了题库的利用率和测验的安全性。
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