| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文主要研究工作及创新点 | 第9页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第9-11页 |
| 第2章 计算机化自适应认知诊断测验综述 | 第11-25页 |
| 2.1 模式识别简介 | 第11-12页 |
| 2.2 认知诊断 | 第12-13页 |
| 2.2.1 认知诊断简介 | 第12-13页 |
| 2.2.2 认知诊断与模式识别的关系 | 第13页 |
| 2.3 认知诊断模型 | 第13-18页 |
| 2.3.1 常用的认知诊断模型 | 第13-16页 |
| 2.3.2 DINA 模型 | 第16-17页 |
| 2.3.3 DINA 模型项目参数估计 | 第17-18页 |
| 2.4 计算机化自适应认知诊断测验 | 第18-25页 |
| 2.4.1 CD-CAT 的定义 | 第18页 |
| 2.4.2 CD-CAT 的题库构建 | 第18-19页 |
| 2.4.3 CD-CAT 的选题策略 | 第19-22页 |
| 2.4.3.1 香农熵选题策略（SHE） | 第19-20页 |
| 2.4.3.2 KL 及加权 KL 信息量选题策略 | 第20-21页 |
| 2.4.3.3 其他选题策略简介 | 第21-22页 |
| 2.4.4 CD-CAT 的知识状态估计方法 | 第22-23页 |
| 2.4.5 CD-CAT 的终止规则 | 第23-25页 |
| 第3章 按模式分层新选题策略 | 第25-29页 |
| 3.1 题库分层方法 | 第25页 |
| 3.2 期望区分函数(Expected Discrimination Function，EDF) | 第25-27页 |
| 3.3 p-STR 选题方法 | 第27-28页 |
| 3.4 不定长 CD-CAT 研究 | 第28-29页 |
| 第4章 实验过程及分析 | 第29-37页 |
| 4.1 实验设计 | 第29-30页 |
| 4.2 实验数据的模拟 | 第30页 |
| 4.3 实验评价指标 | 第30-31页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第31-37页 |
| 4.4.1 实验 1 结果及分析 | 第31-35页 |
| 4.4.1.1 实验 1 结果 | 第31-33页 |
| 4.4.1.2 实验 1 结果分析 | 第33-35页 |
| 4.4.2 实验 2 结果及分析 | 第35页 |
| 4.4.3 算法分析 | 第35-37页 |
| 第5章 总结与展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-42页 |
| 在读期间公开发表论文（著）及科研情况 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43页 |