| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 文献综述 | 第10-33页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·项目反应理论 | 第11-27页 |
| ·单维项目反应理论 | 第11-12页 |
| ·单维项目反应理论的假设 | 第12-13页 |
| ·单维项目反应模型 | 第13-14页 |
| ·多维项目反应模型 | 第14-15页 |
| ·多维项目间反应模型与多维项目内项目反应模型 | 第15-16页 |
| ·高阶项目反应模型 | 第16-27页 |
| ·估计子分数的方法 | 第27-30页 |
| ·Kelley's回归分数方法(Kelley's Regressed Score Method) | 第27-28页 |
| ·Haberman加强法 | 第28页 |
| ·IRT方法 | 第28-30页 |
| ·子分数提供诊断信息的条件 | 第30-33页 |
| ·经典测验理论使用PRMSE | 第30-31页 |
| ·根据PRMSE判断子分数是否能提供诊断信息 | 第31-33页 |
| 2. 问题的提出 | 第33-36页 |
| ·已有研究的局限 | 第33页 |
| ·研究目的 | 第33-34页 |
| ·研究意义 | 第34-36页 |
| ·理论意义 | 第34-35页 |
| ·实践意义 | 第35-36页 |
| 3. 研究一：模拟研究 | 第36-43页 |
| ·模型选择 | 第36页 |
| ·软件简介 | 第36-37页 |
| ·数据生成软件 | 第36页 |
| ·参数估计软件 | 第36-37页 |
| ·模拟条件 | 第37-38页 |
| ·项目参数 | 第38-39页 |
| ·能力参数 | 第39页 |
| ·反应数据集 | 第39页 |
| ·估计方法 | 第39-40页 |
| ·评估标准 | 第40-41页 |
| ·结果 | 第41-43页 |
| 4. 研究二：真实数据分析 | 第43-49页 |
| ·PISA及其阅读素养介绍 | 第43-44页 |
| ·测验分析 | 第44-47页 |
| ·模型选择 | 第47页 |
| ·测验指标 | 第47页 |
| ·测验结果 | 第47-49页 |
| 5. 讨论 | 第49-53页 |
| ·高阶项目反应模型本身的发展方向 | 第49-50页 |
| ·发展能够处理嵌套数据的HO-IRT | 第49-50页 |
| ·项目内多维的高阶项目反应模型的发展 | 第50页 |
| ·高阶认知诊断模型 | 第50页 |
| ·HO-IRM提供有意义分数的条件 | 第50-51页 |
| ·不足与展望 | 第51-53页 |
| 6、结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第64-66页 |