| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| ·研究目的 | 第9-10页 |
| ·本研究领域国内外现状 | 第10-11页 |
| ·研究的内容及所要解决的问题 | 第11-12页 |
| ·论文主要创新点 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 GRM 下CAT 的选题策略 | 第14-25页 |
| ·等级反应模型简介 | 第14页 |
| ·计算机自适应测验简介 | 第14-15页 |
| ·GRM 下CAT 的选题策略 | 第15-16页 |
| ·新选题策略 | 第16-19页 |
| ·评价指标 | 第19-21页 |
| ·能力估计准确性 | 第19页 |
| ·选题策略的稳定性 | 第19页 |
| ·项目调用均匀性 | 第19-20页 |
| ·测验效率 | 第20页 |
| ·卡方值 | 第20页 |
| ·综合指标 | 第20-21页 |
| ·模拟研究 | 第21-23页 |
| ·题库与被试 | 第21页 |
| ·变长CAT 过程 | 第21页 |
| ·被试作答模拟 | 第21-22页 |
| ·能力估计——贝叶斯期望后验估计法EAP | 第22-23页 |
| ·实验结果与讨论 | 第23-25页 |
| ·单个指标比较 | 第23页 |
| ·综合指标比较 | 第23-24页 |
| ·讨论 | 第24-25页 |
| 第3章 认知诊断模型 | 第25-39页 |
| ·认知诊断模型发展 | 第25页 |
| ·模型选择原则 | 第25-27页 |
| ·规则空间模型(Rule space model,RSM) | 第27-29页 |
| ·属性层级模型(Attribute Hierarchy Method,AHM) | 第29-31页 |
| ·国内对RSM 和AHM 的最新研究 | 第31-32页 |
| ·DINA 模型 | 第32-39页 |
| ·Q 矩阵 | 第32-33页 |
| ·认知属性空间 | 第33页 |
| ·项目反应函数（Item Response Function,IRF） | 第33页 |
| ·高阶DINA 模型 | 第33-34页 |
| ·DINA 模型参数估计 | 第34-35页 |
| ·EM 算法先验分布新的计算方法 | 第35-38页 |
| ·DINA 模型Q 阵修正 | 第38-39页 |
| 第4章 CD-CAT 选题策略 | 第39-46页 |
| ·CD-CAT 选题策略 | 第39页 |
| ·相对熵选题策略（KL） | 第39-41页 |
| ·香农熵选题策略（SHE） | 第41-42页 |
| ·Millán 提出的增益分数选题策略 | 第42-43页 |
| ·最大期望信息量选题策略（MEIS） | 第43-44页 |
| ·四种选题策略的特点 | 第44-46页 |
| 第5章 CD-CAT 实验设计 | 第46-51页 |
| ·被试的知识状态模拟 | 第46-47页 |
| ·题库模拟（Q 矩阵） | 第47页 |
| ·DINA 得分阵模拟 | 第47页 |
| ·参数估计方法 | 第47-48页 |
| ·评价指标 | 第48-49页 |
| ·模式判准率 | 第48页 |
| ·边际判准率 | 第48页 |
| ·属性数判准率 | 第48-49页 |
| ·实验设计及其目的 | 第49-51页 |
| ·实验1 及其目的 | 第49-50页 |
| ·实验2 及其目的 | 第50页 |
| ·实验3 及其目的 | 第50-51页 |
| 第6章 结果与讨论 | 第51-62页 |
| ·实验1 结果 | 第51-60页 |
| ·实验2 结果 | 第60-61页 |
| ·实验3 结果 | 第61-62页 |
| 第7章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 附录 | 第71-76页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
