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三种新的计算机自适应测验选题策略的开发

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
目录第6-8页
第一章 引言第8-13页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 国内外研究现状分析第9-10页
    1.3 选题策略的研究意义第10-11页
    1.4 本文主要研究工作及创新点第11-12页
    1.5 论文的组织结构第12-13页
第二章 0-1 评分 CAT第13-24页
    2.1 项目反应理论第13-14页
        2.1.1 潜在特质理论第13页
        2.1.2 正态肩形曲线模型第13-14页
        2.1.3 常用的逻辑斯蒂克模型第14页
    2.2 CAT 简介第14-17页
    2.3 参数估计第17-18页
        2.3.1 条件极大似然估计法第17页
        2.3.2 贝叶斯期望后验估计第17-18页
    2.4 选题策略第18-22页
        2.4.1 随机选题策略第19页
        2.4.2 最大 Fisher 信息量选题策略(MFI)第19页
        2.4.3 最小期望后验标准差选题策略第19-20页
        2.4.4 能力匹配选题策略第20页
        2.4.5 分层选题策略第20-21页
        2.4.6 控制项目曝光率的选题策略第21-22页
    2.5 评价指标第22-24页
第三章 多级评分 CAT第24-27页
    3.1 多级评分 CAT 简介第24页
    3.2 等级反应模型(GRM)第24-25页
    3.3 等级反应模型下的选题策略第25-27页
第四章 新选题策略与实验设计第27-41页
    4.1 MFI 和 a-STR 选题策略的改进和在不同分层比例下的比较第27-32页
    4.2 基于抽样原理的 CAT 选题策略第32-36页
    4.3 各层分布近似的 CAT 分层选题策略第36-41页
第五章 总结与展望第41-42页
参考文献第42-46页
致谢第46-48页
在读期间发表的学术论文及研究成果第48页

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