本文關(guān)鍵詞：基于項目反應(yīng)模型的試卷質(zhì)量分析及學(xué)生能力評估

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【摘要】：項目反應(yīng)模型是當(dāng)今教育測量使用最廣泛的模型.它是借助測試成績數(shù)據(jù),來分析問卷題目質(zhì)量或者被測試者的潛在心理特征(latent trait)的數(shù)學(xué)模型,其意義在于可以指導(dǎo)項目篩選和測驗編制,同時可以評估被測試者在相應(yīng)項目上的潛在能力. 本文首先對項目反應(yīng)模型進行了簡介,之后詳細闡述了模型的參數(shù)估計及Gibbs抽樣算法,其中Gibbs抽樣算法在參數(shù)估計中占據(jù)了重要地位,本文對Gibbs抽樣算法的執(zhí)行過程、收斂狀況及初值的選取均作了敘述.最后,將此模型應(yīng)用于實際,對110個學(xué)生進行了數(shù)學(xué)測驗,收集其回答數(shù)據(jù),通過此模型對試題質(zhì)量水平進行了細致的分析,同時也可以從中評估出不同學(xué)生對學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的潛在能力.
【關(guān)鍵詞】：項目反應(yīng)模型 潛在特質(zhì) 項目反應(yīng)曲線 項目參數(shù) Gibbs抽樣算法 貝葉斯估計
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：G449
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-7
• 引言7-9
• 第一章 模型簡介9-14
• 1.1 項目反應(yīng)模型9-12
• 1.1.1 潛在特質(zhì)9
• 1.1.2 項目反應(yīng)曲線9-10
• 1.1.3 項目參數(shù)10-12
• 1.2 模型建立12-13
• 1.3 模型假設(shè)13-14
• 第二章 模型參數(shù)估計14-19
• 2.1 項目參數(shù)的貝葉斯估計14-18
• 2.1.1 潛在特質(zhì)的先驗分布14-15
• 2.1.2 項目參數(shù)的先驗分布15-16
• 2.1.3 后驗分布16
• 2.1.4 刻畫項目反應(yīng)的 Probit 模型16-18
• 2.2 Probit 模型的參數(shù)估計18-19
• 第三章 Gibbs 抽樣算法19-22
• 第四章 例子與分析22-28
• 4.1 試卷質(zhì)量分析22-26
• 4.1.1 試題參數(shù)的點估計后驗推斷22-24
• 4.1.2 參數(shù)區(qū)間估計的后驗推斷24-26
• 4.2 學(xué)生能力評估26-28
• 參考文獻28-29
• 后記29

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 辛濤;;項目反應(yīng)理論研究的新進展[J];中國考試;2005年07期

2 杜文久;;項目反應(yīng)理論框架下多級評分項目的信息函數(shù)[J];心理學(xué)報;2006年01期

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本文編號：949239