具有认知诊断功能的计算机化自适应测验的研究与实现

构造具有认知诊断功能的计算机化自适应测验（Computerized Adaptive Testing,CAT）,关键在于设计不同于传统CAT的选题策略。本文采用先认知诊断后估计能力的方法,在诊断阶段用状态转换图描述特定认知领域中所有知识状态及这些状态之间的联系,以图的深度优先算法为基础设计选题策略;而在能力估计精细化阶段,每个被试所测项目,不仅与其能力估计值相匹配,且只与其所掌握的属性相关。本文采用蒙特卡罗模拟针对三种不同的属性结构进行试验,结果良好     

Tatsuoka 矩阵理论的修正

K .K.Tatsuoka和她同事开发的规则空间模型（RSM）是一种在国内外有较大影响的认知诊断模型,但是Tatsuoka的RSM中 矩阵理论存在缺陷和错误,这些失误使得RSM中用布尔描述函数（BDF）计算被试理想项目反应模式（IRP）的方法缺乏理论依据。这里揭示了Tatsuoka的 矩阵理论的缺陷和错误并引进既不使用BDF又便于应用的计算IRP的方法;接着还介绍一种由可达阵计算简化 阵的方法,该方法显示了可达阵在构造认知诊断测验的重要性。这些结果对丰富 矩阵理论及正确使用RSM进行认知诊断有一定的意义     

Tatsuoka Q矩阵理论的修正

K.K.Tatsuoka和她同事开发的规则空间模型(RSM)是一种在国内外有较大影响的认知诊断模型,但是Tatsuoka的RSM中Q矩阵理论存在缺陷和错误,这些失误使得RSM中用布尔描述函数(BDF)计算被试理想项目反应模式(IRP)的方法缺乏理论依据.这里揭示了Tatsuoka的Q矩阵理论的缺陷和错误并引进既不使用BDF又便于应用的计算IRP的方法;接着还介绍一种由可达阵计算简化Q阵的方法,该方法显示了可达阵在构造认知诊断测验的重要性.这些结果对丰富Q矩阵理论及正确使用RSM进行认知诊断有一定的意义.     

基于GPCM的计算机自适应测验选题策略比较

选题策略是计算机自适应测验（Computerized Adaptive Testing , CAT）研究的一项重要内容,它的好坏直接关系到考试的信度、效度及考试的安全性。CAT的许多研究与应用,都建立在0-1二级评分模型基础上,对多级评分CAT的选题策略的研究很少报导。目前国内虽已开展了基于GRM的CAT研究,但基于GPCM的CAT的研究尚未见有关报道。本文通过计算机模拟程序,对基于拓广分部评分模型(Generalized Partial Credit Model, GPCM)下的CAT的四种选题策略在多种情况下进行了比较研究。研究结果表明：被试能力呈正态分布时,选题策略的使用效果与项目步骤参数分布有很大的关系。（1）项目步骤参数均服从正态分布时,采用能力与项目步骤参数匹配选题策略效果最佳;（2）项目步骤参数均服从均匀分布时,能力与项目步骤参数平均数匹配选题策略效果最佳     

等级反应模型下计算机化自适应测验选题策略

计算机化自适应测验(CAT)中的选题策略,一直是国内外相关学者关注的问题。然而对多级评分的CAT的选题策略的研究却很少报导。本研究采用计算机模拟程序对等级反应模型(Graded Response Model)下CAT的四种选题策略进行研究。研究表明：等级难度值与当前能力估计值匹配选题策略的综合评价最高;在选题策略中增设 “影子题库”可以明显提高项目调用的均匀性;并且不同的项目参数分布或不同的能力估计方法都对CAT评价指标有影响