双因子模型下CAT测验优化设计及其效果验证

发布时间：2021-03-29 10:49

　　在2种传统的BCAT测验设计的基础上,提出了4种新的BCAT测验设计,并采用国际上通用的Monte Carlo模拟实验的方式,从被试能力参数估计精度、题库使用的曝光率及测验的效率等3大指标来验证新开发的4种BCAT测验设计,再与传统的BCAT测验设计进行比较,以验证该文提出的4种新的BCAT测验设计的科学性、效果及优势.最后,对BCAT测验设计在实际应用中的选用提出了具体的意见与建议,以供实际应用者参考及借鉴. 

【文章来源】：江西师范大学学报(自然科学版). 2019,43(02)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 传统的BCAT测验设计
    1.1 传统的基于单维视角的BCAT设计 （UBCAT）
    1.2 传统的基于多维视角的BCAT设计 （MBCAT）
2 BCAT的优化设计
optimality）">    2.1 基于单维视角的BCAT优化设计 （UBCAT_optimality）
        2.1.1 基于单维视角的优化设计1
        2.1.2 基于单维视角的优化设计2
optimality）">    2.2 基于多维视角的BCAT优化设计 （MBCAT_optimality）
        2.2.1 基于多维视角的优化设计1
        2.2.2 基于多维视角的优化设计2
3 实验研究
    3.1 研究设计
    3.2 评价指标
    3.3 蒙特卡洛模拟
    3.4 选题策略
4 研究结果
    4.1 不同BCAT设计下被试能力估计精度比较
    4.2 不同BCAT设计下题库曝光率比较
    4.3 不同BCAT设计下测验效率的比较
5 结论与讨论



本文编号：3107423