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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

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