结合α分层改进基于IRT计算机自适应题库系统

IRT理论中基于最大信息量函数的选题方法会使系统偏向于选取信息函数值最大的试题进行测验,容易造成部分试题被反复选取,导致试题的曝光度过高从而影响后期测验的有效性。本文在原有选题策略的基础上融入α分层和内容筛选,有效地提高了系统的有效性和安全性。     

自适应形式的计算机等级考试的选题策略研究

采用自适应形式的计算机等级考试．考试的效率更高,考试结果更公平,更能发挥讣算机等级考试对考牛计算机能力水平测试的功能。要成功地实现自适应形式的计算机等级考试,恰当的选题策略是必需的。对自通应形式的计算机等级考试采用不同的选题策略进行了研究。研究结果表明,相对其它几种选题策略（最大信息量选题策略和随机选题策略）,采用h分区a分层的多阶段选题策略,测验的表现更好,可以很好的控制测验长度,测验的精度也很好,有更高的测验效率,测验的综合表现也最优。     

多种分层方法在CAT校准误差中的应用研究

若研究或使用CAT时将项目参数的估计值认为是真实值,则会产生所谓的机会红利(capitalization on chance),国内尚未报道该方面的研究.在定长和不定长CAT测验中考察引入曝光因子的多种分层化选题策略和随机选题策略,综合比较它们在测验精度、题库利用率和机会红利等评价指标中的表现,发现引入曝光因子的2种动态分层方法有更好的表现.     

自动控制区分度作用的选题策略研究

沿用引入曝光控制因子的CAT选题策略中所提出的曝光控制因子,同时将定长测验的测验长度以及不定长测验中被试累积信息量加入到新选题策略中,提出了在不分层的条件下自动控制区分度作用的选题策略.蒙特卡洛模拟结果表明:新方法在项目调用均匀性、测验效率等评价指标上效果均较为理想.     

基于GRM模型的CAT分层方法在校准误差中的应用研究

在计算机化自适应测验(CAT)中,0-1评分模型下b组块a分层的方法(BASTR)可以提高测量准确性的同时平衡项目的曝光率,但在多级评分模型中项目难度/步骤参数有多个,无法直接使用该方法; 又因为信息函数可以较好地综合被试能力和项目参数,但最大信息量选题策略的测验安全性太低.因此,将多级评分模型中的多个参数综合成一个指标作为b分块的依据,模仿BASTR方法,提出5种新的B分块a分层方法,并且采用“影子题库”下最大信息量的选题方法.在等级反应模型(GRM)下蒙特卡洛实验结果表明,新方法在测验精度、题库利用率和机会红利等评价指标中总体表现良好,B_max-min分块方法表现最优.     

认知诊断自适应测验选题策略探新

提出了一种新的认知诊断自适应测验选题策略和题库按项目所包含的属性模式分层方法.与传统方法相比,该方法不仅提高了测量精度而且可以提升选题速度.     

区分度与测验进程相匹配的CAT选题策略

选题策略是计算机化自适应测验(CAT)的核心.该文提出了一种新的选题策略,是一种相对严格的“升a”方法,它选择区分度参数的百分等级尽可能接近测验进程的项目,而且还可以通过调整控制参数的取值来满足不同测验场景的需求.Monte Carlo实验结果表明:该方法在测验精度、项目曝光率控制和题库利用率等方面均表现良好.     

等级评分模型下的最大信息量分层选题策略

对于0-1评分模型, R. B.Juan等提出了最大信息量分层选题策略,将此选题策略应用到等级反应评分模型(GRM)中,即以项目 j 的最大信息量 max ()I j 作为分层的依据,以取得该项目的最大信息量时能力点值θmax ()j作为项目的综合难度,分别用 max ()I j 与 max ()jθ替代张华华等提出的按a分层和按b分块按a分层方法中的a、b参数,形成最大信息量按a分层选题策略(MI-AS)和最大信息量按b分块按a分层方法(MI-BS).模拟实验结果表明:MI-AS和MI-BS方法较传统的按a分层方法要好.     

计算机化自适应认知诊断测验按模式分层选题策略

提出了一种题库按属性模式分层并结合项目Fisher信息量、曝光控制因子和项目优先级的新的选题策略.与已有方法比较,该方法不仅提高了题库测验精度,而且在项目使用均衡性上也表现优异.     

带区分度约束的选题策略研究

最大优先级指标(MPI)选题策略可以较好地满足非统计性约束,按a分层的选题策略可以有效提高低区分度项目的利用率,结合两者的优势,构造了附加区分度约束的两阶段MPI选题策略.Monte Carlo模拟研究表明:新选题策略在题库的未使用率方面有明显改进,在测量精度和约束条件控制等评价指标上较现有方法差异不大.     

认知诊断计算机化自适应测验按模式分层选题策略

提出一种题库按属性模式分层,并结合项目曝光度控制的新方法.蒙特卡洛模拟研究显示:该方法在题库使用均匀程度上表现优异,并保有较高测量精度.     

计算机化自适应诊断测验新的选题策略

提出了一种既能满足属性平衡又能有效处理相似属性模式的新方法——改进的极大化整体判别认知诊断模型信息量指标法(MGCDI).对无结构型的属性,讨论定长CD-CAT的选题策略.研究结果表明,使用相同选题策略选题时,先选择可达矩阵的所有列对应的项目比不使用这些项目的诊断准确率高.     

关于普通物理标准化试题库的建立

本文介绍建立普通物理题库系统的三方面内容:(1)计算机处理的总体方案设计;(2)题库建立方式的选择;(3)管理程序的编制。     

兼顾能力与知识状态的Higher-Order CD-CAT选题方法

Higher-order CD-CAT的选题方法是传统单目标(即只对知识状态自适应)选题方法,这将导致被试能力的测量精度不高.基于此,在高阶模型和PWKL选题方法的框架下,该文开发了适用于Higher-order CD-CAT的新选题方法,该方法在选题时能同时兼顾能力和知识状态.实验结果表明:与传统选题方法相比,新选题方法的能力和知识状态估计精度都更高,并且在题库安全性上也具有明显的优势.     

题库系统存储结构研究

合理的试题存储结构能显提高题库系统的整体性能．分析传统的试题存储结构存在的问题，提出题干、答案、知识点分别存储的方法，完成题库系统的存储模型设计，并在具体系统中实现．     

通用试题库管理系统的实现

通用试题库管理是计算机技术在教学方面的具体应用。着重对试题库存管理系统进行系统分析和设计,可以根据试题类型、总分、数量、难易程度等设计出各类不同要求的试题。利用该系统可以为任意学科建立选题随机性强、组卷速度快、操作灵活方便的试题库系统。