自适应在线学习测评研究及其应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 自适应在线学习测评理论基础 | 第17-32页 |
| 2.1 经典测验理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 经典测验理论的理论基础 | 第17-18页 |
| 2.1.2 经典测验理论的局限性 | 第18-19页 |
| 2.2 项目反应理论 | 第19-24页 |
| 2.2.1 项目反应理论的分类 | 第20-21页 |
| 2.2.2 项目反应理论的理论体系假设 | 第21页 |
| 2.2.3 项目反应理论的常用参数模型 | 第21-23页 |
| 2.2.4 项目特征曲线 | 第23页 |
| 2.2.5 项目反应理论与经典测验理论的比较 | 第23-24页 |
| 2.3 测验题库建立 | 第24页 |
| 2.4 参数估计 | 第24-28页 |
| 2.4.1 贝叶斯估计 | 第25-26页 |
| 2.4.2 极大似然估计 | 第26-28页 |
| 2.5 自适应测验常用选题策略 | 第28-31页 |
| 2.5.1 最大信息量法 | 第29-30页 |
| 2.5.2 a分层法 | 第30-31页 |
| 2.5.3 常用选题策略局限 | 第31页 |
| 2.6 本章总结 | 第31-32页 |
| 第三章 改进的自适应测评选题策略 | 第32-57页 |
| 3.1 改进选题策略 | 第32-39页 |
| 3.2 基于蒙特卡洛模拟的选题策略检验 | 第39-45页 |
| 3.2.1 蒙特卡洛模拟法介绍 | 第39页 |
| 3.2.2 选题策略检验方法设计 | 第39-45页 |
| 3.3 选题策略比较参数介绍与结果分析 | 第45-54页 |
| 3.3.1 测验能力估值误差 | 第46-49页 |
| 3.3.2 选题策略项目曝光率 | 第49-52页 |
| 3.3.3 测验效率 | 第52-53页 |
| 3.3.4 测验重叠率 | 第53-54页 |
| 3.3.5 X~2检验 | 第54页 |
| 3.4 实验结果总结 | 第54-55页 |
| 3.5 本章总结 | 第55-57页 |
| 第四章 自适应在线学习测评系统设计与实现 | 第57-86页 |
| 4.1 需求分析 | 第57-60页 |
| 4.1.1 技术可行性研究 | 第57-58页 |
| 4.1.2 功能性需求分析 | 第58-59页 |
| 4.1.3 非功能性需求分析 | 第59-60页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第60-63页 |
| 4.2.1 系统物理架构设计 | 第60-61页 |
| 4.2.2 技术架构设计 | 第61-62页 |
| 4.2.3 系统模块结构 | 第62-63页 |
| 4.3 系统数据库和缓存设计 | 第63-66页 |
| 4.3.1 题库项目信息存储设计 | 第64-65页 |
| 4.3.2 被试者测验数据存储设计 | 第65-66页 |
| 4.4 系统关键模块设计和实现 | 第66-77页 |
| 4.4.1 系统关键模块结构 | 第66-67页 |
| 4.4.2 用户COOKIE解析模块 | 第67-70页 |
| 4.4.3 选题策略模块 | 第70-72页 |
| 4.4.4 极大似然参数估计模块 | 第72-75页 |
| 4.4.5 DBDAO模块 | 第75页 |
| 4.4.6 系统关键模块类实现 | 第75-77页 |
| 4.5 题库建立过程 | 第77-80页 |
| 4.6 自适应在线学习测评系统演示 | 第80-85页 |
| 4.7 本章总结 | 第85-86页 |
| 第五章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第86-87页 |
| 5.2 展望 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第93-94页 |
