計算機化自適應認知診斷測驗選題研究——以DINA模型為例.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、計算機技術在心理和教育測量領域的應用,促成了計算機化自適應測驗(CAT)的誕生和快速發(fā)展。CAT因其能為考生打造“量體裁衣”式測驗的優(yōu)勢,備受各方推崇。具有認知診斷功能的CAT(CD-CAT)是對CAT的擴展,它既具有認知診斷功能,能對被試的心理特質(zhì)做結構化的細致測量,同時又兼具CAT的測驗形式,可以提高對被試診斷測量的準確性和效率。因此近幾十年來，CD-CAT在教育測量領域備受關注。
　　關于CD-CAT選題策略的研究并不在少數(shù)

2、,但通常都認為認知診斷測驗是低風險測驗,所以傳統(tǒng)的CD-CAT在判定選題策略優(yōu)劣時,存在重測量精度輕平衡項目曝光度的傾向,即選題策略存在項目曝光不均勻問題,使某些項目被過度曝光,而某些項目曝光不足。于是使用頻數(shù)高的項目過度曝光給測驗題庫的安全性帶來威脅,而且因為有的項目使用頻數(shù)低甚至根本不使用而導致測驗題庫資源的浪費。目前文獻中,對于CD_CAT中如何控制項目曝光的研究并不多。針對上述問題,本文主要對DINA模型下CD-CAT的選題策略

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