帶區(qū)分度約束的選題策略研究.pdf_第1頁(yè)
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1、計(jì)算機(jī)化自適應(yīng)測(cè)驗(yàn)（Computerized Adaptive Testing，CAT）選題策略按照滿足約束條件的不同可以分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是只考慮統(tǒng)計(jì)性約束的選題策略，該類(lèi)策略具有較好的測(cè)量精度；另一類(lèi)是考慮加入非統(tǒng)計(jì)約束（內(nèi)容平衡、答案平衡、題庫(kù)曝光率等）的選題策略，最大優(yōu)先級(jí)指標(biāo)（Maximum Priority Index Method，MPI）選題策略是典型代表。MPI可以較好的滿足非統(tǒng)計(jì)性約束，但題庫(kù)的利用率不到50％，造成了

2、題庫(kù)資源的浪費(fèi)。按a分層的選題策略可以有效提高低區(qū)分度項(xiàng)目的利用率，本研究結(jié)合兩者的優(yōu)勢(shì)，利用均值不等式構(gòu)造了附加區(qū)分度約束的新MPI選題策略。
　　本文在三參數(shù)邏輯斯蒂克模型(Three Parameter Logistic Model,3PLM)下提出滿足非統(tǒng)計(jì)性約束的四種基于算術(shù)平方根形式的新選題策略。定長(zhǎng)與不定長(zhǎng)測(cè)驗(yàn)條件下Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn)表明（1）新選題策略在題庫(kù)的未使用率方面有較大改善，測(cè)量精度、約束條件控

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