MST与CAT相结合的比较研究与应用

发布时间：2017-05-15 15:15

  本文关键词：MST与CAT相结合的比较研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：计算机化自适应测验(CAT)是当前非常流行的一种测验形式。其原理是计算机根据被试能力初值逐题从题库中选择恰当的题目让其作答。被试每做完一题,就会估计一次被试的能力,直至达到某个预先设定的终止规则后停止。CAT以其较高的测量精度受到研究者的青睐,但由于被试每做完一道题目都要对其能力进行估计,因此测验速度相对较慢。与CAT相比,计算机化多阶段自适应测验(MST)能较好地克服这一问题。其原理是将题目集合作为一个整体(如阅读理解、图表)来进行管理和评分,并且分阶段进行测验。由于MST在阶段之间进行选题,因此减少了选题次数节约了测验用时,但估计精度没有CAT高。本文将MST与CAT两种测验形式进行结合,开发出一种新的测验形式。在前期阶段使用MST对被试能力进行粗糙估计,在后期阶段使用CAT对被试能力水平进行精确估计。这种测验形式有效结合了MST和CAT的优势,克服了两者的劣势。其有效提高了测验精度,缩短了测验时间。本研究的内容是将MST与CAT结合的测验与MST、CAT进行比较,并且将其应用于TIMSS 8年级数学测验中。模拟研究结果表明:(1)从测验精度来看,精度最高的是CAT,而MST与CAT结合的测验的精度与CAT结果相差不大,精度最差的是MST。(2)从测验用时来看,用时最短的是MST,然后是MST与CAT结合的测验,最后是CAT。实证研究结果表明:(1)运用MST与CAT相结合的测验可以测量出被试的能力值,且结果基本服从正态分布。(2)MST与CAT相结合的测验运用在TIMSS 8年级数学测验中效度较高。由此可见,MST与CAT结合的测验形式,不但有较好的测量精度还可以缩短测验用时。因此,这种测验形式具有较好的前景,可为测验形式的改进提供建议。如何结合MST与CAT可以使测验达到最佳的效果,这个问题值得进一步研究。
【关键词】：计算机化自适应测验 计算机化多阶段自适应测验 测量精度 测验用时
【学位授予单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：B841
【目录】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-10
• 引言10-12
• 1 绪论12-20
• 1.1 国内外研究现状12-15
• 1.1.1 计算机化自适应测验12-13
• 1.1.2 计算机化多阶段自适应测验13-15
• 1.1.3 MST与CAT相结合的测验15
• 1.2 研究意义与研究目的15-16
• 1.2.1 研究意义15-16
• 1.2.2 研究目的16
• 1.3 研究内容与研究方法16-18
• 1.3.1 研究内容16-18
• 1.3.2 研究方法18
• 1.4 论文创新点18-19
• 1.5 论文组织结构19-20
• 2 计算机化自适应测验20-26
• 2.1 基本原理20-21
• 2.2 计算机化自适应测验构建21-26
• 2.2.1 项目反应理论模型21-22
• 2.2.2 题库建设22
• 2.2.3 选题策略22-23
• 2.2.4 能力估计方法23-25
• 2.2.5 测验终止规则25-26
• 3 计算机化多阶段自适应测验26-34
• 3.1 基本原理26-29
• 3.2 计算机化多阶段自适应测验构建29-34
• 3.2.1 阶段数目29-30
• 3.2.2 模块数目30
• 3.2.3 模块长度30-31
• 3.2.4 统计目标与定性规范31
• 3.2.5 路由规则31-32
• 3.2.6 自适应方法32
• 3.2.7 测验项目总数32-34
• 4 MST与CAT相结合的测验34-37
• 4.1 基本原理34-35
• 4.2 MST与CAT相结合的测验构建35-37
• 5 三种计算机形式测验的比较模拟研究37-42
• 5.1 实验设计37-39
• 5.1.1 Monte Carlo模拟过程37
• 5.1.2 模拟题库项目参数和被试能力参数37-38
• 5.1.3 模拟被试作答38
• 5.1.4 测验实施过程38-39
• 5.2 评价指标39
• 5.2.1 平均绝对偏差（ABS）39
• 5.2.2 均方根误差（RMSE）39
• 5.2.3 测验时间（time）39
• 5.3 实验结果39-42
• 6 将计算机形式的测验应用在TIMSS数学测验中42-50
• 6.1 TIMSS8年级数学测验实证模拟研究42-45
• 6.1.1 TIMSS测验简介42
• 6.1.2 TIMSS8年级数学测验的MST与CAT相结合的模拟研究42-45
• 6.2 TIMSS数学测验实证研究45-50
• 6.2.1 测验建立45-46
• 6.2.2 被试选取46
• 6.2.3 被试个体测验结果分析46-48
• 6.2.4 整体测验结果分析48-49
• 6.2.5 校标关联效度49-50
• 7 研究的主要结论及展望50-52
• 7.1 研究的主要结论50
• 7.2 研究不足及展望50-52
• 7.2.1 研究不足50-51
• 7.2.2 研究展望51-52
• 参考文献52-58
• 致谢58-59
• 在读期间公开发表论文（著）及科研情况59

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 路鹏;计算机自适应测试若干关键技术研究[D];东北师范大学;2012年

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本文编号：368121