基于3PLM的自适应选题策略的统计研究

【摘要】：计算机自适应测验是一种新型的考试形式,基本原理是先根据项目反应理论来构建一个题库,接着计算机会依据被试者自身的能力水平按照一定策略选择与其能力相匹配的试题,当考试全部结束后再对被试者当前的能力水平进行估计得出结果。计算机自适应测验目前在国外已经广泛使用,例如TOFEL、GRE等大型考试均采用计算机自适应测验的形式。计算机自适应测验的最重要的部分就是测验中使用的选题策略。由于选题策略关系到了测验的准确性、安全性、效率以及信度等,近年来有很多学者在选题策略方面进行了更深一步的研究。本文介绍了计算机自适应测验的基本原理与过程,并重点介绍了常用的一些选题策略及其优缺点,如最大信息量法,能力匹配法,按a分层法等,接着在已有的选题策略基础上构造了一种综合曝光率与难度的改进选题策略,利用蒙特卡洛方法进行题库的模拟建设,并使用此选题策略估计被试者能力,最后用Matlab模拟实现多种选题策略的比较,评价其优劣性。