基于计算机化多阶段自适应测验的路由规则比较及其应用研究

发布时间：2017-07-16 02:10

  本文关键词：基于计算机化多阶段自适应测验的路由规则比较及其应用研究

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【摘要】：计算机化多阶段自适应测验(MST)是以项目集为计分单元,并被自适应管理的一种测验形式。可以说,MST是传统纸笔测验和基于项目水平的计算机化自适应测验的妥协物,并结合了两者的优势。如,它不仅允许专家对已组好的题目进行审查,允许考生在模块内对题目进行修改,还极大地改善了传统纸笔测验对能力分布两端的考生估计不准确的现象,并缩短了测验长度和分数报告时间。在MST中,路由规则是其实现的关键问题,它直接影响了MST管理的有效性。本文以准确测量考生能力为目的,采用蒙特卡洛模拟法比较了1-3-3、1-3-5、1-5-5实验条件下的三种路由规则(基于MSE的NC法、Proximity临近模块平均难度法、TI模块信息量法),并对各路由规则下所得的能力估计准确性、稳健性、模块曝光率进行了比较。智力测验在当今社会需求度很高,且自身已得到较完善的发展。在教育教学中,智力测验也很早被受到重视,因为人的智力存在差别,不同的智力其所对应的被教学的程度是不一样的。因此,在教育教学活动中,教师应该对学生的不同特点进行因材施教,而智力测验则是量化学生自身特点的有效途径之一。因此,发展智力测验、探索改良智力测验,在现代教育教学活动中很有必要。此外,随着我国现代化水平的不断提高,电脑在教育教学上的应用已日趋广泛。本文充分利用了瑞文推理测验对象不受文化、语言等限制的特点以及题目的特性,从应用MST的角度,对已有的限时标准瑞文推理进行计算机化探索,以达到题目的优化,既缩减了测验时间,又应了现代教学的需要。路由规则比较和MST应用研究的结果如下:一、在能力估计准确性和稳健性方面,TI法最优,NC法最差;在模块调用均匀性上,Proximity法与TI法相当,NC法最差。二、在MST限时瑞文推理测验模拟实证研究中,TI在能力估计准确性和稳健性方面最好,Proximity次之,NC最差。其中,Proximity在能力估计准确性和稳健性方面与TI相差不大。三、在MST限时瑞文推理测验实证研究中,所得被试整体能力分布基本为正态分布。此外,MST限时瑞文推理测验的效度较高,可以作为智力考察的一个参考工具。
【关键词】：计算机化多阶段自适应测验 路由规则 限时瑞文推理测验
【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3-4
• 英文摘要4-7
• 引言7-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 本研究领域国内外现状9-10
• 1.3 论文的主要意义10-11
• 1.4 论文的组织结构11-12
• 2 计算机化多阶段自适应测验12-16
• 2.1 计算机自适应测验12
• 2.2 计算机化多阶段自适应测验12
• 2.3 计算机化多阶段自适应测验路由规则12-14
• 2.3.1 基于最小均方误差（MSE）的NC路由规则（NC法）13-14
• 2.3.2 匹配模块难度和能力估计的路由规则（Proximity法）14
• 2.3.3 基于题组信息量 θ 分界点的路由规则（TI法）14
• 2.4 两参数逻辑斯蒂克模型（2PLM）14-16
• 3 路由规则模拟研究16-28
• 3.1 考生与题库生成16
• 3.2 MST测验构建16
• 3.3 路由规则决策点16-22
• 3.3.1 133 MST设计16-18
• 3.3.2 135 MST设计18-20
• 3.3.3 155 MST设计20-22
• 3.4 MST模拟设计22
• 3.5 能力估计——贝叶斯期望后验估计22-23
• 3.6 评价指标23-24
• 3.6.1 平均绝对离差（ABS）23
• 3.6.2 均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）23
• 3.6.3 均方根偏差（Root Mean Squared Deviation ，，RMSD）23-24
• 3.6.4 模块调用百分比及模块整体调用均匀性偏差24
• 3.7 实验结果与讨论24-26
• 3.8 结论26-28
• 4 MST瑞文推理测验实证模拟研究28-34
• 4.1 智力测验研究背景28
• 4.2 标准瑞文推理测验简介28-30
• 4.3 瑞文推理测验的MST设计30
• 4.4 限时MST瑞文推理测验项目参数30-31
• 4.5 实证研究路由规则决策点31-33
• 4.5.1 NC路由规则路由决策点31-32
• 4.5.2 Proximity路由决策点32
• 4.5.3 TI路由规则路由决策点32-33
• 4.6 结果分析33-34
• 5 MST 瑞文推理测验实证研究34-36
• 5.1 测量工具34
• 5.2 施测对象34
• 5.3 数据处理所使用的工具34
• 5.4 结果分析34-36
• 5.4.1 能力分布34-35
• 5.4.2 效度检验35-36
• 结论36-37
• 参考文献37-40
• 附录40-41
• 致谢41-42
• 在读期间公开发表论文（著）及科研情况42

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本文编号：546672