基于IRT指导的组卷策略的遗传算法设计与实现

智能组卷是自适应测验中的一个重要环节．根据试卷生成的目标要求。提出一种基于项目反应理论（IRT）组卷的自适应遗传算法,较好地解决了智能组卷过程中的约束优化问题．     

计算机自适应考试技术在网络教育中的应用

计算机自适应考试(Computer Adaptive Test～CAT)技术是传统考试技术的进一步发展，从而使考试智能化，摆脱了传统考试的一些弊端。这里探讨了计算机自适应考试技术的一些知识以及该技术在国内外的应用情况。并对其在网络教育中的应用做了进一步的研究。最后提出了一个简化的计算机自适应考试模型。     

关于IRT应用于计算机自适应考试的综述

项目反应理论是现代发展较为完善的心理测量理论,是对经典测量理论的补充发展,伴随着计算机发展而被应用于考试题库的建设、测验的编制和项目分析等方面.详细介绍项目反应理论在国内外计算机自适应考试中的应用,并且分析它们在国内外应用中的异同.     

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。     

田径裁判员晋级理论在线考试系统的研究

开发了能够用于田径裁判员晋级的在线考试系统。阅卷的准确性和公正性。网上考试系统可节省大量的人力、分析，提高管理部门工作效率。实现了考试网上系统智能组卷和自动阅卷，提高了物力及财力的投入，而且系统能够进行各种统计、分析，提高管理部门工作效率。     

基于项目反应理论的计算机自适应考试系统的研究

介绍了目前较先进的考试方式--计算机自适应考试及其所基于的项目反应理论,描述了计算机自适应考试施测的过程,并对几个关键技术进行研究,提出了相应的解决方法.     

构建基于WEB的适应性考试系统

本文针对《中学信息技术》课程的电子考试，采用项目反应理论构建自适应考试模型，运用Browser／Server三层体系结构设计网络考试系统。以理论、技术与方法并重，详细论述了基于web的自适应考试系统实现方法。     

一种离散型随机变量二项分布函数的应用

简介了经典测试理论,分析了组卷问题的数学模型和常见的组卷算法,提出一种基于二项分布原理的优化随机组卷算法。在组卷过程中,以难度系数为主要控制指标,知识点指标为辅,可以很好地解决试卷的难度控制问题,能够使得试题平均难度系数接近正态分布,符合组卷要求。通过四场摸拟考试与数据得出实验数据呈正态分布,信度是83.22,总体来看...     

计算机等级考试组卷策略分析与研究

试卷的质量是影响考试达到既定目标的关键因素。在自动化考试系统中,自动组卷是考试系统自动化操作的核心目标之一,而自动组卷的效率与质量由所采用的组卷策略来决定。对计算机等级考试中的模拟系统进行重复组卷研究,结果表明,现行的计算机等级考试系统中采用的组卷策略存在弊端,有需要进一步改进的地方,并针对相关问题提出了解决方案。     

基于Agent的计算机自适应考试系统的应用

通过比较现有网上考试系统的缺陷，将Agent引入到计算机自适应考试理论中，通过Agent与计算机自适应考试理论的结合提出一种新的网上考试系统的模型，努力使网上考试系统具有可行性和先进性，为基于Agent的计算机自适应考试系统(CAT)在将来的数字化教育中的应用打下基础。     

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。     

基于IRT的计算机化自适应测试系统研究

 计算机化自适应测试(Computerized Adaptive Test,CAT)系统是一种基于项目反应理论(Item Response Theory,IRT)的智能测试系统.它不但可以提高测试效率,而且能提高对测试者能力评价的精确度.作者介绍了IRT的详细内容,论述了CAT的工作原理和实施过程及其系统设计的相关知识,提出一种初始能力值估计的解决办法并对测试终止条件进行了优化处理.为个性化学习提供一种理想的测试方法.     

应用Stan软件包实现IRT模型的贝叶斯参数估计

Stan是一个新的用于估计指定统计模型的概率编程语言,它使用了强大而高效的汉密尔顿蒙特卡罗(Hamiltonian Monte Carlo,HMC)抽样算法,相比较传统的Gibbs抽样和Metropolis算法具有显著的效率提升.R软件包“rstan” 链接了R与Stan 2个软件,使得Stan可以借助R的计算环境运行.首先,该文通过3参数Logistic(3PL)模型代码介绍了Stan的程序语言; 其次,该文使用Stan计算2个评估模型-数据拟合的全新指标WAIC和LOO,为应用Stan进行IRT模型相关研究提供了有效的参考工具; 最后,该文还采用了2个真实数据分别考察了Stan在单维IRT模型和多维IRT模型参数估计中的运行表现.研究结果表明:采用一个新的贝叶斯统计软件Stan,通过2个实证研究验证了该方法的有效性与可行性,为国内学者应用Stan进行IRT模型相关研究提供了有效的参考资料.     

项目反应理论及其在计算机自适应测试中的应用

项目反应理论IRT（Item Response Theory）以强假设为基础,具有经典测试理论（CTT）所没有的众多优点,是计算机自适应测试的新突破．本文介绍了IRT的特点,以及基于IRT的计算机自适应测试（Computer Adaptive Test）工作原理、需要解决的难题以及相关设计原理．     

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.     

等级反应模型的Gibbs抽样方法

探讨了MCMC算法在多级评分项目反应模型参数估计中的实现及其估计精度.针对等级反应模型,基于数据扩充技术,提出了一种高效灵活的Gibbs抽样方法,得到了各个参数的Markov链.随着潜在变量的引入,每个参数的满条件分布为相应参数的先验分布的截断分布.这种抽样方法适用于任何类型的先验分布,不受先验分布形式的约束.对应每个...     

项目反应理论下Likert型量表的DIF检测方法初探

该研究以SCL-90量表中的“恐怖”因子为例,采用Samejima等级反应模型(Graded Response Model)对该因子进行项目功能差异检测,以探讨项目反应理论下Likert型量表的DIF检测方法.研究发现,对于Likert型量表在项目反应理论框架下可采用等值化的方法进行DIF检测.     

计算机化自适应测验技术在情绪智力智能测评中的初步应用——基于项目反应理论

在项目反应理论(IRT)框架下,采用计算机化自适应测验技术实现对情绪智力的智能测评.基于IRT系列分析(含单维性检验、模型拟合检验、局部独立性检验以及项目质量分析),构建了符合IRT测量学要求的情绪智力测评的题库,并以此为基础探讨了计算机化自适应测验技术在情绪智力智能测评(CAT-EI)中的应用.实验结果表明:(i)CAT-EI相关算法具有较高的参数估计精度,同时具有较理想的测量信度和效度;(ii)CAT-EI可使用较少的题量(M_ean=9.88题)达到使用整个题库(67题)的测量精度,它一方面能做到减轻被试的测试负担,另一方面实现了对情绪智力高效、快速、准确的智能测评.总之,该研究为实现对情绪智力智能测评提供了一种新的测量技术支持.     

拟南芥SnRK2.2/2.3激酶参与调节镉胁迫响应的机制探究

为探究拟南芥SnRK2.2和SnRK2.3基因对Cd胁迫响应的分子机制. 以野生型（WT）、双突变体SnRK2.2/2.3、过表达SnRK2.2和过表达SnRK2.3的转基因植物为材料,研究SnRK2.2和SnRK2.3基因与Cd胁迫响应的关系.发现过表达两个基因可以提高拟南芥对Cd的耐受性,表现为可以减少Cd、丙二醛（MDA）及活性氧（ROS）的累积量,增加抗氧化酶CAT、POD和SOD的活性. qRT PCR结果显示在Cd胁迫下,两种过表达植株中铁转运蛋白IRT1和转录因子FIT、bHLH038和bHLH039表达水平受到明显抑制,ABA合成相关基因AAO3和NCED3的表达量显著上调.在Cd胁迫下,两种过表达植株中ABA含量显著高于WT和双突变体. 以上结果表明：拟南芥遭受Cd胁迫时,SnRK2.2和SnRK2.3基因通过下调IRT1基因表达从而减少植物对Cd的吸收,同时通过增加内源ABA含量来缓解Cd对植物的毒害.     

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.