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CAT中能力参数估计方法的改进:R-MLE估计法

发布时间:2017-06-28 22:06

  本文关键词:CAT中能力参数估计方法的改进:R-MLE估计法,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:本文对CAT中能力估计的常用方法——最大似然估计法(MLE)进行改进,研究中结合EAP方法提出了改进的MLE法(R-MLE)。Monte Carlo模拟研究发现:不论是在定长CAT还是非定长CAT中,不论是在1PL模型下还是在2PL或3PL模型中,不论是在何种CAT题库结构下,R-MLE法较传统的MLE法具有更佳的估计精度及更有效的测验效率;R-MLE法不仅可以提高CAT的能力估计精度还可以进一步改善CAT测试的效率,具有一定的应用前景。
【作者单位】: 江西师范大学心理学院 江西省心理与认知科学重点实验室;
【关键词】计算机化自适应测验 能力估计方法 EAP MLE
【基金】:教育部人文社科基金(11YJC190002) 国家自然科学基金(31300876;31100756;31160203) 高等院校博士点基金项目(20103604120001;20123604120001) 江西省教育科学规划项目(13YB029;12YB088) 江西师范大学青年英才培育资助计划项目资助
【分类号】:B841.2
【正文快照】: 1引言计算机化自适应测验(CAT)是项目反应理论最为成功的应用之一(Van der lindenGlas,2010)。CAT因“量体裁衣、因人施测”的现代测量思想而深受研究者和应用者的推崇,目前国际上大型CAT的具体实例包括美国研究入学测验(GRE)、美国商学院研究生招生测验(GMAT)等。当前,对于C

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本文编号:495422

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