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.     

卷布机的定长自动控制

卷布机的定长自动控制在纺织印染行业，有些成品布要求按一定长度卷轴包装；卷布机（卷轴机）是印染厂成品车间的必要设备．大连理工大学物理系和大连印染厂于１９９０年研制出布匹卷轴机自动定长控制器，具有布长测量、布缝检测、定尺布长设定、卷布机停车惯性误差修正、...     

CAT分层终止规则探究

分层的不定长 CAT 各分层信息量的控制界点设置问题,到目前为止的研究还是经验性的探索,对此问题提出了新终止规则解决方案。实验结果表明:新终止规则对于提高题库的安全性及测验效率均有较好的效果。     

区间数据的并行模糊聚类算法

研究了对区间数据进行聚类的模糊聚类算法；介绍和分析了模糊c-均值算法的基本思想及实现步骤；定义了区间数据的距离和四则运算，并推广模糊c-均值算法对区间数据进行聚类．在此基础上，讨论了对区间数据进行聚类的并行模糊c-均值算法．在分布式互连的PC／工作站环境下进行性能分析，结果表明并行的模糊c-均值算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能．     

生成软件注册密文的一种算法

主要解决在计算机应用领域中如何根据不定长的明文产生定长密码的问题，提出利用矩阵运算增加密强度的一种映射算法，给出实用性的约束条件，最后列出部分实验数据并进行论证。     

基于平均数形式的选题策略比较

在3PLM模型下,将改进的最大优先级指标(MMPI)方法和各类平均数形式相结合得到的4种新选题策略在提高测验精度、控制项目曝光均匀性、降低平均违规次数、提高题库利用率等方面均表现更好.经定长测验和不定长测验的蒙特卡洛模拟,MMPI下算术平方根平均数形式的选题策略表现最优.     

不定长认知诊断计算机化自适应测验终止规则研究

目前大多数认知诊断计算机化自适应测验采用定长终止规则,该文提出3种不定长终止规则。通过实验对比,新方法较已有方法具有如下优势:i）能够较好地保障测验精度;ii）大幅降低了人均测验用题数;iii）人均测验用时也有所下降;iv）项目调用均衡性和题库安全性有所增强。     

钢管自动跟踪及在线自动定长切割控制器的软硬件设计

采用单片机实现了焊管机生产线钢管自动定长切割的控制，并使其具有结构小、功能强控制精度高等优点；介绍了控制器的软硬件设计思想和设计方法．     

硒对大豆叶片谷胱甘肽过氧化物酶和过氧化氢酶歧化酶活性的影响

采用施硒土培的方式研究了不同的硒浓度处理对苗期大豆谷胱甘肽过氧化物酶(GPx)和过氧化氢酶(CAT)活性的影响．结果表明：当施硒浓度小于10mg／kg(土壤)时，GPx活性随着施硒浓度升高而增加；当施硒浓度小于1mg／kg(土壤)时，CAT活性与施硒浓度呈正相关．     

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.     

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.     

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.     

双题匹配的MPI方法及其在平行试卷生成中的应用

大规模考试的公平性备受关注,探索能够生成多份平行测验并能保证测验质量的组卷方法十分重要.原用于计算机自适应测验(CAT)的基于最大优先级指标已开始用于组卷,但只局限于单题之间的匹配.为了增加求解空间,该文提出了一种基于最大优先级指标的双题匹配的组卷方法,实现题库中双题与种子试卷双题之间匹配,并结合平行试卷质量调整方法,...     

计算机自适应测验中试题泄露的实时监控方法研究与应用

在连续施测下计算机自适应测验(CAT)中的试题被曝光的可能性急剧增加,因此需要对试题进行实时监控,当试题的参数发生显著性变化时必须将其进行强制“退休”.序贯监测程序(SMP)通过检测CAT中的试题统计特征的变化来判断试题是否泄露; 然而在用SMP监控试题时会出现较大的Ⅰ类错误率,并且在一些条件下其统计检验力较低.该文以残差的R指标作为考生拟合统计量(PFS),与SMP方法相结合,构建了一种新的监测方法(PFS_SMP); 该方法以被试作答信息为依据判断被SMP标记的试题是否泄露,从试题和被试这2个层面保证测验的安全性和公平性.最后,通过模拟实验和实证分析来对基于R的PFS_SMP的表现进行评价,实验结果表明:PFS_SMP方法能降低在SMP监测试题时的Ⅰ类错误,并能提高其统计检验力.     

基于Web的军队在线考试系统题库与成绩库安全性的研究

讨论了军队在线考试系统的题库与成绩库的安全问题,提出了时试题库和成绩库进行3DES加密的方法,并就加解密算法进行了Java代码的实现,提出了防止考试成绩库的非法查看和改动的方法,有效地实现了题库与成绩库的安全.     

问卷长度、问卷项目性质与作答心向的关系

通过考察研究问卷长度、问卷项目性质与作答心向的关系,并对组合问卷结果分析,发现第4、5份问卷的中间点和两个极端点选择次数的标准差在下降;相同份问卷不同量尺间的选择存在着显著差异;第1、3、5点在不同份问卷之间的差异具有不同的特点.表明问卷内容与所在位置都会对作答心向产生影响.通过对自我概念问卷不同量尺的正向、反向题之间的比较,发现二者的选择存在着显著差异.通过对涉及核心价值观问题情境的解答,发现匿名作答能够获得更有意义的信息.表明问卷项目性质对作答心向有直接的影响.