| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 1 文献综述 | 第11-23页 |
| 1.1 计算机化自适应测验 | 第12-14页 |
| 1.2 多维项目反应理论模型 | 第14-16页 |
| 1.3 0-1评分下MCAT选题策略 | 第16-21页 |
| 1.3.1 基于Fisher信息量的选题策略 | 第16-18页 |
| 1.3.2 基于传统KL信息量的选题策略 | 第18-19页 |
| 1.3.3 基于后验概率KL距离的选题策略 | 第19-21页 |
| 1.4 多级评分MCAT选题策略发展现状 | 第21-23页 |
| 2 研究内容与设计 | 第23-25页 |
| 2.1 问题的提出 | 第23页 |
| 2.2 本文主要研究工作及创新点 | 第23-24页 |
| 2.3 论文的组织结构 | 第24-25页 |
| 3 研究一：多级评分MCAT选题策略开发与拓展 | 第25-30页 |
| 3.1 多维等级反应模型 | 第25-26页 |
| 3.2 多级评分MCAT选题策略的拓展 | 第26-28页 |
| 3.2.1 基于Fisher信息量的多级选题策略拓展 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于传统KL信息量的多级选题策略拓展 | 第27页 |
| 3.2.3 基于后验概率KL距离的多级选题策略拓展 | 第27-28页 |
| 3.3 修正的连续熵方法的开发 | 第28-29页 |
| 3.4 小结与讨论 | 第29-30页 |
| 4 研究二：两维PMCAT下选题策略研究 | 第30-44页 |
| 4.1 实验目的 | 第30页 |
| 4.2 实验设计 | 第30-34页 |
| 4.2.1 Monte Carlo模拟过程 | 第30-31页 |
| 4.2.2 实验条件 | 第31-32页 |
| 4.2.3 评价指标 | 第32-34页 |
| 4.3 实验结果 | 第34-43页 |
| 4.3.1 能力估计的整体精度 | 第34-38页 |
| 4.3.2 能力的条件估计精度 | 第38-41页 |
| 4.3.3 曝光率 | 第41页 |
| 4.3.4 不同选题策略的选题模式比较 | 第41-43页 |
| 4.4 小结与讨论 | 第43-44页 |
| 5 研究三：高维PMCAT下选题策略研究 | 第44-54页 |
| 5.1 实验目的 | 第44页 |
| 5.2 实验设计 | 第44-48页 |
| 5.2.1 Monte Carlo模拟过程 | 第44-47页 |
| 5.2.2 实验条件 | 第47-48页 |
| 5.2.3 评价指标 | 第48页 |
| 5.3 实验结果 | 第48-52页 |
| 5.3.1 估计精度 | 第48-51页 |
| 5.3.2 题库安全性 | 第51-52页 |
| 5.4 小结与讨论 | 第52-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-57页 |
| 6.1 研究结论 | 第54页 |
| 6.2 PMCAT选题策略选用 | 第54-55页 |
| 6.3 有待进一步研究的问题 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 在读期间公开发表论文（著）及科研情况 | 第63页 |