【摘 要】
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计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Testing,CAT)是一种量体裁衣式的新型测验模式.CAT实施的前提是有一个题目参数已经准确标定的题库,而且题库的维护与管理对于CAT的连续使用尤为重要(Chang&Lu,2010).比如CAT实施一段时间后,题库中某些题目可能会因为过度曝光、过时等原因不再适合被继续使用(Wainer&Mislevy, 1990),因此需要开发新
【机 构】
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北京师范大学数学科学学院 北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心
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计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Testing,CAT)是一种量体裁衣式的新型测验模式.CAT实施的前提是有一个题目参数已经准确标定的题库,而且题库的维护与管理对于CAT的连续使用尤为重要(Chang&Lu,2010).比如CAT实施一段时间后,题库中某些题目可能会因为过度曝光、过时等原因不再适合被继续使用(Wainer&Mislevy, 1990),因此需要开发新题替代题库中不适合的旧题,而且在使用新题之前需要对其进行准确标定.相对于传统的锚题设计的离线标定方法,在线标定技术由于具有诸多优点而被广泛应用于新题的标定中(Chen, Xin,Wang,&Chang, 2012).
其他文献
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认知诊断以微观认知角度对被试做出准确评估与反馈的优势在心理与教育测量领域中展现出巨大的发展潜力。但是，要利用这种优势就必须确保测验Q矩阵的合理性。以往研究构建测验Q矩阵主要依赖专家的经验，其缺点是专家的水平及意见统一与否会严重影响Q矩阵的正确性，而错误界定的Q矩阵会对模型参数估计和被试分类准确性带来严重影响。为克服该困难，国内外研究者相继开发出基于被试作答反应数据的Q矩阵估计方法，以数据驱动视角为
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