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结合影子题库的选题策略
  • ISSN号:1000-5862
  • 期刊名称:江西师范大学学报(自然科学版)
  • 时间:2013
  • 页码:657-660
  • 分类:B841.7[哲学宗教—基础心理学;哲学宗教—心理学] TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江西师范大学计算机信息工程学院,江西南昌330022
  • 相关基金:国家自然科学基金(30860084,31160203,31100756,31360237,31300876),国家社会科学基金(12BYY055)和江西省教育厅科技计划(GJJ13207,GJJ13227,GJJ13226,GJJ13208,GJJ13209,13JY01)资助项目.
  • 相关项目:Q矩阵理论的拓展及其在认知诊断中的应用研究
中文摘要:

高效安全的选题策略是计算机化白适应测验追求的目标.最大Fisher信息量选题测验效率高、能力估计准确,但项目调用不均匀,影响考试的安全;而增设影子题库能较好地平衡项日调用的均匀性.根据上述2种选题策略的优缺点,在0-1评分模型下,结合影子题库得到一种新的选题策略,并在按α分层、按最大信息量分层中引入了新的选题方法.计算机模拟实验显示:新的选题方法效果比较理想.

英文摘要:

Computerized Adaptive Testing(CAT) has been in pursuit of the goal is to develop both efficient and safe item selection strategies. It is well known that there is a typical selection strategy called Maximum Fisher Information (MFI). However, this strategy has its advantages together with its downsides. On the one hand, MFI method can ob- tain high efficiency and accurate estimation of ability;on the other hand, its uneven item selection may lead to the insecurity of examination. Meanwhile, though shadow bank can be a good method of the item called evenly, it may result in the inefficiency of the test. Taking the advantages and disadvantages of the two selection strategies in the 0-1 scored CAT into consideration, a new item selection strategy is proposed in this paper, and pull this new method in α-Stratification(α-STR) and Maximum Information Stratification (MIS). The computer simulation shows that the new method works ideally.

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期刊信息
  • 《江西师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:江西师范大学
  • 主办单位:江西师范大学
  • 主编:
  • 地址:南昌市紫阳大道99号
  • 邮编:330022
  • 邮箱:lk8506184@126.com
  • 电话:0791-88506814
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5862
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1092/N
  • 邮发代号:44-56
  • 获奖情况:
  • 2009年中国高等学校自然科学学报研究会颁发“全国...,2009年被评为:第四届华东地区优秀期刊奖”,2008年教育部科技司授予“第2届中国高校优秀科技...,2008年江西省新闻出版局授予“第3届江西省优秀期...,2004年教育部科技司授予“全国高校优秀科技期刊二...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5205