认知诊断计算机化自适应测验中新的选题策略:结合项目区分度指标

发布时间：2017-10-28 01:11

  本文关键词：认知诊断计算机化自适应测验中新的选题策略:结合项目区分度指标

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【摘要】：当前国内外大部分认知诊断计算机化自适应测验(CD-CAT)主要采用PWKL作为选题策略进行研究。PWKL结合后验分布信息对KL指标进行加权,提高了判准率,但该方法仅利用个体层面信息加权,忽视了项目本身能够提供的信息,属于单源指标。本研究结合认知诊断中的项目区分度信息,对PWKL进行修正,提出了4种新的多源选题策略:GIDPWKL、AIDPWKL、CIDPWKL和KLEDPWKL方法,并在加入曝光控制下与PWKL和互信息法(MIM)进行比较。模拟研究结果表明:(1)在定长测验情景下的绝大多数实验结果表明,测验长度越短,新方法的判准率越高。平均属性/模式判准率最高的是GIDPWKL,之后是AIDPWKL,而CIDPWKL、KLEDPWKL和MIM方法的优势随实验条件不同而不同。(2)在定长测验情景下的绝大多数实验结果表明,题目质量越高,新方法的优势越明显。(3)Q矩阵结构的复杂性会影响不同选题策略的表现。(4)在变长测验情景下,4种新方法和MIM的平均测验长度均要低于PWKL方法,表现最好的是GIDPWKL方法。因此,若实际测验情景与本研究的模拟情景相似,推荐GIDPWKL方法。
【作者单位】： 西南大学心理学部;西南大学统计学博士后科研流动站;中国基础教育质量监测协同创新中心西南大学分中心;江西师范大学心理学院;北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心;西南大学基础教育研究中心;
【关键词】： 认知诊断计算机化自适应测验 选题策略 项目区分度 曝光控制
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助,项目批准号:SWU1409433 教育部人文社会科学研究青年基金项目,项目批准号:15YJC190003 自立人格与社区心理(PI)研究室科研基金资助
【分类号】：B842.1
【正文快照】：

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本文编号：1105991