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在计算机化自适应测验中,由于测验的性质不同,在衡量测验优劣的多个指标中,有的测验侧重于测量精度,有的侧重于测验的公平性,还有的侧重于测验的效率.指标之间或许有冲突,但希望尽可能多方兼顾.该文构造了动态加权区间的选题策略以适应测验目的多样性:先构造一个包含最大信息量的区间,该区间的题目集相当于一个影子题库,再设置一个权值调节影子题库的大小.区间的使用可以提高题库利用的均匀性,保证题库安全,而权值根据测验关注点进行调整可实现测验目标.模拟实验显示:新的选题方法效果比较理想. 相似文献
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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. 相似文献
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根据同一被试在锚题上的得分概率向量的模式应该十分相似的直观想法,该文提出了一种新的项目反应理论框架下的等值准则——余弦准则.我们采用GPC模型,利用Monte Carlo模拟方法将余弦准则与Haebara等值准则(Hcrit)和Stocking-Lord等值准则(SLcrit)进行比较.研究结果表明,当项目参数估计精度较高或中等而A的取值范围在0.9~2.0之间,新方法往往比Hcrit和SLcrit方法估计的误差小且有显著性差异. 相似文献
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提出3种变长CD-CAT终止规则,在DINA模型、4种属性层级结构下,采用ED选题策略,讨论提出的3种方法与常用CD-CAT终止规则在7个评价指标上的优劣。研究结果显示:新的3种方法较常用终止规则有其自身优势。 相似文献
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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。 相似文献
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马氏距离判别方法(MDD)是一种新的认知诊断分类方法,广义距离判别方法(GDD)和海明距离判别方法(HDD)为它的特例.使用香农熵作为马氏距离的权重矩阵,根据距离最小原则将被试的观察反应模式分类到理想反应模式,再由特殊的测验设计,将理想反应模式一一对应到知识状态上.蒙特卡洛模拟研究表明:在0-1评分模型下,选择模式匹配率和平均属性匹配率作为评价分类效果的标准,MDD的分类效果好于GDD和HDD. 相似文献
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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. 相似文献
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针对马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)做参数估计因初值不好而链长太长且耗时太久的缺陷,利用MonteCarlo模拟进行研究,结果发现:使用MCMC进行估计项目反应理论中2PLM的未知能力参数和项目参数,当样本量或项目量较大,且链长较短时,初值作用明显,比较准确的初值估计精度更高.这个发现可以在一定条件下,弥补MCMC耗时太久的缺陷. 相似文献