项目反应理论模型及其问题分析

项目反应理论是一种先进的测量理论,是针对经典测量理论的不足而提出来的,也是CAT的重要理论基础。建立自适应考试系统时,常采用Logistic模型,其中又以三参数的Logistic模型最为常用。本文以三参数Logistic模型为典型代表论述了IRT模型的基本理论,并指出了项目反应理论中存在的问题,并对该理论模型的研究现状和前景进行了一定的分析。     

在.net框架下基于IRT理论的CAT考试系统的设计

本文介绍了项目反应理论(IRT)的基本理论,将IRT理论应用于计算机自适应考试中,主要设计和实现了基于IRT的计算机自适应考试系统中的普通考试,IRT考试和改进的IRT考试。该系统在VisualStudio.net2005的环境下,以ASP.NET为平台C#为编程语言结合ADO.NET和SQL Server,以三参数Logistic模型为项目反应模型,设计开发。最后本文介绍了自适应考试的流程,给出基于B/S结构的自适应考试系统的框架,有利于该系统日后集成到教务管理系统。     

称名反应模型项目参数的打折似然估计方法

项目反应理论(Item response theory, IRT)是教育心理测量理论中发展较快的理论之一,称名反应模型是IRT中一个基本的项目反应模型. 该文借助2015年de la Torre提出的一种参数估计方法—打折似然方法,将它与拟牛顿法中的BFGS方法结合对称名反应模型的参数进行估计. 模拟研究表明：新的估计方法可有效地减少计算量.     

多维二参数Logistic项目反应模型的Gibbs抽样法

项目反应理论主要有3个基本假设：单维性,局部独立性和单调性。但是这3个假设存在一些弊端亟待解决。一些科学研究表明,用单维模型来模拟多维测量数据往往会增大测量误差,导致对学生的能力做出不正确的推论。因此,研究者基于各种不同的测验背景,将单维项目反应模型推广到多维项目反应模型。多维项目反应模型涉及到的参数较多,如果采用传统的估计方法,如边际最大似然法和贝叶斯众数估计法处理起来比较困难。然而,在项目反应理论中,Gibbs抽样法可以作为一种高效灵活的估计方法加以应用。基于Gibbs抽样的增加数据的技巧,给出了多维二参数Logistic项目反应模型的Bayes估计方法。随着潜在变量的引入,每个参数的满条件分布都很容易得到,并且不受先验分布选取的限制,这样Gibbs抽样的方法就很容易实施。     

具有疲劳或学习效应的一题多做测验模型

已有文献中关于重复测量项目反应模型都是以正确反应次数为实验观测数据.但是在实际中,许多重复测量实验只能观测到被试最终是否做出正确反应,无法获得正确反应次数数据.以被试最后是否做出正确反应为实验观测数据,建立了具有学习效应或疲劳效应的一题多做项目反应模型,给出了模型区分度参数的最大似然估计,并且通过随机模拟说明了上述估计方法的可行性.     

项目反应理论模型及参数估计方法

为了克服经典测量理论中题目参数等指标的变异性，项目反应理论得到了发展，现已产生了很多估计题目参数和能力的模型。本文简要介绍了项目反应理论中单维潜在特质假设下的几种二值记分（评定）模型及参数估计方法。     

用阻尼Newton法解项目反应理论中的三参数似然方程组

在项目反应理论中,通常假定项目反应函数是三参数Logistic函数: 这里θ为考生能力,a、b和c是试题参数。参数θ,a、b和c的估计是采用最大似然估计法得到。在国外,求解似然方程组是用Newton——Raphson迭代法。本文采用阻尼Newton法,效果更好。     

IRT中测验信息函数性质的解析及估值方法

介绍了项目反应理论(IRT)的三参数Logistic数学模型,给出测验信息函数和项目信息函数的数学表达式.通过分析项目信息函数的主要特性,设计了绘制被试的特质水平(θ)~测验信息函数(I(θ))曲线的算法,给出I(θ)值的估算方法.     

基于计算机自适应的大学生社会责任感测验

构建基于计算机自适应的大学生社会责任感测验的题库,并基于真实数据模拟CAT过程,检测CAT的测验效率并探讨用CAT测量社会责任感的可行性.使用探索性因素分析对测验进行单维性检验,根据项目反应理论选择高质量的项目,构建基于计算机自适应的大学生社会责任感测验(CAT-SRS).然后,基于纸笔测验的实测数据进行CAT模拟,验证CAT-SRS的有效性.研究结果表明:CAT-SRS符合项目反应理论等级反应模型的假设,各个参数比较理想,测量结果与5个原量表纸笔测验结果的相关性较高.CAT-SRS可在测验长度较短时实现对大学生社会责任感的准确测量.     

基于IRT的民族地区数学学业成就水平对比研究——以甘肃甘南、新疆巴州、广西宜州三地为例

以项目反应理论为基础,应用IRT两参Logistic模型为基本模型,使用BILOG-MG工具,对来自不同民族地区的1249名被试的数学学业成就测试数据进行处理分析.给出了甘肃甘南藏族自治州、新疆巴音郭楞蒙古自治州、广西宜州三地少数民族学生的数学学业成就水平的定量值,并结合问卷与访谈数据,客观、准确的挖掘出了影响少数民族地区数学学业成就的主要因素,以望对民族地区数学及理科教育水平的提高提供理论依据和数据支持.