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等级评分模型下的最大信息量分层选题策略
  • ISSN号:1000-5862
  • 期刊名称:江西师范大学学报(自然科学版)
  • 时间:2012
  • 页码:446-451
  • 分类:O626.4[理学—有机化学;理学—化学]
  • 作者机构:[1]赣南师范学院数学与计算机科学学院,江西赣州341000, [2]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); 江西省教育厅青年科学基金(GJJ10238); 江西省教学改革研究课题(JXJG101113)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:

对于0-1评分模型,R.B.Juan等提出了最大信息量分层选题策略,将此选题策略应用到等级反应评分模型(GRM)中,即以项目j的最大信息量I max(j)作为分层的依据,以取得该项目的最大信息量时能力点值θmax(j)作为项目的综合难度,分别用I max(j)与θmax(j)替代张华华等提出的按a分层和按b分块按a分层方法中的a、b参数,形成最大信息量按a分层选题策略(MI-AS)和最大信息量按b分块按a分层方法(MI-BS).模拟实验结果表明:MI-AS和MI-BS方法较传统的按a分层方法要好.

英文摘要:

The stratified item selection strategy with maximal information proposed by Juan R.B.is applied to graded response model.Item j’s maximal information I max(j) is taken as the basis of stratificaton,and the ability value θ max(j) where the item j reaches its maximal information is taken as item j’s comprehensive difficulty.The parameter a and b in the a-stratified method(AS) and a-stratified method with b blocking(BS) proposed by Chang Huahua et al.are replaced by I max(j) and θ max(j),respectively,so as to form MI-AS method and MI-BS method.The simulation experiments demonstrate that MI-AS and MI-BS are better than traditional AS and BS.

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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
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  • 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
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  • 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...
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