【摘 要】
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计算机技术与心理测量学的有效结合,使得计算机化自适应测验(CAT)应用越来越广泛,CAT具有传统考试(纸笔测验)不能比拟的优点,如高效率、形式灵活等。当前教育测量学者们对GRM
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计算机技术与心理测量学的有效结合,使得计算机化自适应测验(CAT)应用越来越广泛,CAT具有传统考试(纸笔测验)不能比拟的优点,如高效率、形式灵活等。当前教育测量学者们对GRM模型展开了较多研究,而对于GPCM模型研究较少,然而GPCM具有不要求题目步骤参数单调递增这一巨大优势,这样更符合某些测验情景。CAT中较智能的是选题策略和终止规则。选题策略是CAT的灵魂。本文提出调和平均综合选题这一新方法,而且将GRM下表现较好的引入曝光因子控制的选题策略、自动控制区分度等选题策略迁移到GPCM下,试图考察能否获得和GRM同样好的效果。本文对CAT中如何退出各分层也进行了研究,目前还是经验性的探索。基于0-1评分3PLM下的对题库进行按a分层的CAT,提出新的退出分层终止规则,并将其推广到对题库进行按b分块按a分层的CAT中。实验模拟表明,新的退出分层终止规则比目前较好的终止规则更优。
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