【摘 要】
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项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的维护有着至关重要的作用,而在线标定是一种重要的项目增补方式.基于数据挖掘中特征选择(Feature Selection)的思路,提出一种高效的基于熵的信息增益的在线标定方法(记为IGEOCM),该方法利用被试在新旧题上的作答联合估计新题的Q矩阵和项目参数.研究采用Monte Carlo模拟实验验证所开发新方法的效果,并同时与已有的在线标定方法SIE、SIE-R-BIC和RMSEA-N进行比较.结果表明:新开发的I
【机 构】
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江西师范大学心理学院, 南昌 330022
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项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的维护有着至关重要的作用,而在线标定是一种重要的项目增补方式.基于数据挖掘中特征选择(Feature Selection)的思路,提出一种高效的基于熵的信息增益的在线标定方法(记为IGEOCM),该方法利用被试在新旧题上的作答联合估计新题的Q矩阵和项目参数.研究采用Monte Carlo模拟实验验证所开发新方法的效果,并同时与已有的在线标定方法SIE、SIE-R-BIC和RMSEA-N进行比较.结果表明:新开发的IGEOCM在各实验条件下均具有较好的项目标定精度和项目估计效率,且整体上优于已有的SIE等方法;同时,IGEOCM标定新题所需的时间低于SIE等方法.总之,研究为CD-CAT题库中项目的增补提供了一种更为高效、准确的方法.
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