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基于GPCM的计算机自适应测验选题策略比较

刘珍  丁树良  林海菁  
【摘要】:选题策略是计算机自适应测验(Computerized Adaptive Testing,CAT)研究的一项重要内容,它的好坏直接关系到考试的信度、效度及考试的安全性。CAT的许多研究与应用,都建立在0-1二级评分模型基础上,对多级评分CAT的选题策略的研究很少报导。目前国内虽已开展了基于GRM的CAT研究,但基于GPCM的CAT的研究尚未见有关报道。本文通过计算机模拟程序,对基于拓广分部评分模型(Generalized Partial Credit Model,GPCM)下的CAT的四种选题策略在多种情况下进行了比较研究。研究结果表明:被试能力呈正态分布时,选题策略的使用效果与项目步骤参数分布有很大的关系。(1)项目步骤参数均服从正态分布时,采用能力与项目步骤参数匹配选题策略效果最佳;(2)项目步骤参数均服从均匀分布时,能力与项目步骤参数平均数匹配选题策略效果最佳。

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