基于GPCM和3PLM的CAT研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 引言 | 第7-10页 |
| 1.1 论文研究的背景 | 第7-8页 |
| 1.2 本文主要内容及创新点 | 第8-9页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第9-10页 |
| 2 项目反应理论简介 | 第10-16页 |
| 2.1 项目反应理论发展史 | 第10-11页 |
| 2.2 项目反应理论的模型 | 第11-13页 |
| 2.3 项目与测验信息函数 | 第13-16页 |
| 3 计算机化自适应测验 | 第16-25页 |
| 3.1 计算机化自适应测验简介 | 第16页 |
| 3.2 CAT施测过程 | 第16-21页 |
| 3.2.1 题库 | 第16页 |
| 3.2.2 项目反应模型 | 第16-17页 |
| 3.2.3 初始题的选取 | 第17页 |
| 3.2.4 能力估计方法 | 第17-19页 |
| 3.2.5 常见的CAT选题策略 | 第19-20页 |
| 3.2.6 测验的终止规则 | 第20-21页 |
| 3.3 蒙特卡洛方法 | 第21-22页 |
| 3.3.1 蒙特卡洛方法简介 | 第21页 |
| 3.3.2 CAT中的Monte Carlo模拟 | 第21-22页 |
| 3.4 评价指标 | 第22-25页 |
| 3.4.1 能力估计准确性 | 第22页 |
| 3.4.2 能力估计标准差 | 第22页 |
| 3.4.3 人均用题数 | 第22-23页 |
| 3.4.4 测验效率 | 第23页 |
| 3.4.5 项目调用均匀性 | 第23页 |
| 3.4.6 x~2检验统计量 | 第23页 |
| 3.4.7 测验重叠率 | 第23-25页 |
| 4 基于GPCM模型的CAT设计 | 第25-36页 |
| 4.1 拓广分部评分模型（简称GPCM）简介 | 第25页 |
| 4.2 GPCM反应模型的信息函数 | 第25-26页 |
| 4.3 GPCM模型下的能力估计方法 | 第26-27页 |
| 4.4 多级评分模型研究现状 | 第27-28页 |
| 4.5 本文提出的新选题策略及拟比较的选题策略 | 第28-31页 |
| 4.5.1 调和平均综合选题策略 | 第28-29页 |
| 4.5.2 能力与平均步骤参数匹配选题策略 | 第29页 |
| 4.5.3 最大信息量选题策略 | 第29页 |
| 4.5.4 平方根加权最大信息量选题策略 | 第29页 |
| 4.5.5 引入曝光因子的最大信息量选题策略 | 第29-30页 |
| 4.5.6 自动控制区分度的选题策略 | 第30-31页 |
| 4.6 模拟研究 | 第31-32页 |
| 4.6.1 模拟生成被试 | 第31页 |
| 4.6.2 模拟生成题库 | 第31页 |
| 4.6.3 模拟被试作答 | 第31-32页 |
| 4.7 实验结果分析与结论 | 第32-36页 |
| 4.7.1 实验结果分析 | 第32-34页 |
| 4.7.2 结论 | 第34-36页 |
| 5 CAT分层终止规则探究 | 第36-42页 |
| 5.1 前言 | 第36页 |
| 5.2 新的分层终止规则 | 第36-37页 |
| 5.3 实验模拟 | 第37页 |
| 5.3.1 模拟生成被试 | 第37页 |
| 5.3.2 模拟生成题库 | 第37页 |
| 5.3.3 模拟被试作答 | 第37页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第37-41页 |
| 5.5 结论 | 第41-42页 |
| 6 结语 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 在读期间公开发表论文（著）及科研情况 | 第48页 |
