具有认知诊断功能的计算机化自适应测验的选题策略研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文主要研究工作及创新点 | 第9页 |
| ·论文的组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 计算机化自适应测验 | 第11-20页 |
| ·项目反应理论 | 第11-13页 |
| ·项目反应理论的基础 | 第11-12页 |
| ·项目反应理论模型 | 第12-13页 |
| ·计算机化自适应测验 | 第13-15页 |
| ·参数估计方法 | 第15-17页 |
| ·极大似然估计法 | 第15-16页 |
| ·期望后验估计法 | 第16-17页 |
| ·选题策略 | 第17-20页 |
| ·极大信息量方法 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯方法 | 第18页 |
| ·能力匹配方法 | 第18页 |
| ·按a 分层方法 | 第18-20页 |
| 第三章 具有认知诊断功能的计算机化自适应测验 | 第20-31页 |
| ·常用的认知诊断模型 | 第20-27页 |
| ·规则空间模型（RSM） | 第21-24页 |
| ·属性层级模型（AHM） | 第24-25页 |
| ·DINA 模型 | 第25-27页 |
| ·NIDA 模型 | 第27页 |
| ·CD-CAT 的参数估计方法 | 第27-28页 |
| ·条件极大似然估计法 | 第27页 |
| ·期望后验估计法 | 第27-28页 |
| ·CD-CAT 的选题策略 | 第28-31页 |
| ·Kullback-Lerbler 信息函数法 | 第28-29页 |
| ·Shannon 熵选题法 | 第29-31页 |
| 第四章 CD-CAT 新选题策略与试验设计 | 第31-43页 |
| ·混合型选题方法 | 第31-32页 |
| ·蒙特卡洛模拟方法 | 第32-33页 |
| ·属性的层次结构 | 第33-35页 |
| ·数据和参数 | 第35-39页 |
| ·试验过程 | 第39-41页 |
| ·试验的评价指标 | 第41-43页 |
| 第五章 试验结果与讨论 | 第43-54页 |
| ·无结构型层级结构试验结果 | 第43-48页 |
| ·极大信息量选题法 | 第43-45页 |
| ·Shannon 熵选题方法 | 第45-46页 |
| ·K-L 信息量选题方法 | 第46-47页 |
| ·混合型选题方法 | 第47-48页 |
| ·线型层次结构试验结果 | 第48-49页 |
| ·收敛型层次结构试验结果 | 第49-50页 |
| ·发散型层次结构试验结果 | 第50-51页 |
| ·试验结果比较 | 第51-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在读期间公开发表论文（著）及科研情况 | 第61页 |
