【摘 要】
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在传统认知诊断计算机化自适应测验(CD_CAT)的研究中,高测量精度一直是选题策略的追求目标,而多少有一点忽视选题速度和题库的安全。香农熵(SHE)方法的优点是模式判准率高,缺
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在传统认知诊断计算机化自适应测验(CD_CAT)的研究中,高测量精度一直是选题策略的追求目标,而多少有一点忽视选题速度和题库的安全。香农熵(SHE)方法的优点是模式判准率高,缺点是计算复杂,选题慢,且诊断分类使用DINA模型时,趋向于选择s+g值小的项目,使题库的使用很不均匀。本文针对此提出将题库按项目属性模式分层,并提出了新的选题方法作为对SHE方法的替代。在选题时,先依据最大期望判准率选择"最佳"项目类,在层内再依据s+g函数选择"最佳"项目。模拟采用定长测试,产生线型、收敛型、发散型、无结构型四种属性层级结构的题库。模拟研究显示,新方法在选题速度和题库使用均匀程度上均表现优异,并保有高测量精度。
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