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CAT 中等级评分模型开发与应用
  • 项目名称：CAT 中等级评分模型开发与应用
  • 项目类别：地区科学基金项目
  • 批准号：60263005
  • 申请代码：F020507
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2003-01-01-2005-12-01
  • 项目负责人：丁树良
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：江西师范大学
  • 批准年度：2002
中文摘要：

计算机化自适应测验（CAT）及其理论基础项目反应理论（IRT）是现化考试研究热点之一，目前IRT对等级反应模型研究不足，CAT很少应用多级评分题，这严重影响考试质量，本项目结合计算机，认知心理，概率与统计等学科，研究反映计知过程的等级反应模型和题库建设技术，改进CAT选题策略和施测方式，使CAT更公平，更可靠，更合理，

中文主题词： CAT；选题策略；参数估计；等值准则；认知诊断
结论摘要：

英文主题词CAT;strategies of selecting item; parameter estimation; criteria for test equating;cognitive diagnosis

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 45
  • 11
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
影响AHM与DINA诊断准确率的因素研究
结合优先级指标和曝光因子的多级评分选题策略
计算机化自适应诊断测验中原始题的属性标定
拓广分部评分模型下计算机自适应测验变加权选题策略
认知诊断自适应测验选题策略探新
计算机化自适应诊断测验新的选题策略
子题库题量不平衡的按a分层选题策略
有效对象的判定理论与方法
改进的最大优先级指标方法
贝叶斯网在认知诊断属性层级结构确定中的应用
引入曝光因子的计算机化自适应测验选题策略
可达阵在认知诊断选题策略中的运用研究
缺失数据的估计方法及应用
计算机化自适应测验中原始题项目参数的估计
一阶段选题的最大优先级指标的修正
多级评分计算机化自适应测验动态综合选题策略
基于IRT模型的智能组卷策略
认知评估中的属性关系
简化Q矩阵的渐增式扩张生成算法
多级评分CAT的认知诊断方法
CAT能力估计方法的比较研究
信任函数逼近方法的改进
用修正的MDIE估计IRT中未知参数
多维自适应测验初探
一种新的项目反应理论等值准则——余弦准则
规则空间模型理论基础的改进
L—Fuzzy拓扑空间半分离性的G-半同胚不变性
基于IRT模型参数的BP神经网络估计
LF拓扑空间的rT-分离性
概率分布等值法及其应用
多级评分题计算机自适应测验选题策略比较
IRT中最小化χ~2/EM参数估计方法
等级反应模型下计算机化自适应测验选题策略
项目特征曲线等值的抽样误差
多题多做测验模型及其应用
具有认知诊断功能的计算机化自适应测验的研究与实现
允许检查并修改答案的计算机化自适应测验
基于GPCM的计算机自适应测验选题策略比较
用规则空间模型和属性层次方法进行认知诊断
基于形式概念分析的状态空间图及其在CAT中的应用
基于IRT的二项分布模型参数估计方法的改进
检验导出的等值新方法及其表现探讨
会议论文
Computerized adaptive testing for cognitive diagnosis
A More Efficient Approach to Improve 2PL IRT Item Parameter Estimation
A linear model approach to cognitive diagnosis
Computerized adaptive testing for cognitive diagnosis
Equating based on kullback-Liebler information
Research on CAT item selection strategy under Samejima graded response model
Comparing ANOTE with MULTILOG and PARSCALE on paramefer estimation
Combining reduced dimension with BP Neural Network of estimating parameters in 3PLM
DEVELOPMENT OF A NEW PROGRAM BASED ON IRT FOR PSYCHOLOGICAL AND EDUCATIONAL-ANALYSIS
New parameter estimation approaches for dichotomous models based on IRT
Two kinds of new test equating methods based on IRT
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