多种分层方法在CAT校准误差中的应用研究

发布时间：2018-06-04 04:46

  本文选题：分层方法 + 曝光因子　； 参考：《江西师范大学学报(自然科学版)》2016年01期

【摘要】：若研究或使用CAT时将项目参数的估计值认为是真实值,则会产生所谓的机会红利(capitalization on chance),国内尚未报道该方面的研究.在定长和不定长CAT测验中考察引入曝光因子的多种分层化选题策略和随机选题策略,综合比较它们在测验精度、题库利用率和机会红利等评价指标中的表现,发现引入曝光因子的2种动态分层方法有更好的表现.
[Abstract]:If the estimated value of project parameters is considered to be true when the CAT is studied or used, there will be a so-called opportunity dividend on capitalization on capital, which has not been reported in China. In the CAT test of fixed length and variable length, we investigated various stratified and random selection strategies with exposure factor, and compared their performance in test accuracy, question bank utilization ratio and opportunity dividend. It is found that the two dynamic delamination methods with exposure factor have better performance.
【作者单位】： 江西师范大学计算机信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(31500909;31360237;31300876;31160203;31100756;30860084;11401271) 教育部人文社会科学研究青年基金(13YJC880060) 江西省教育科学2013年度一般课题(13YB032)资助项目
【分类号】：B841

【共引文献】

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本文编号：1975996