【摘要】：本研究提出一種新的多維計算機化自適應測驗(MCAT)選題策略,并將現(xiàn)有及本研究新提出的MCAT選題策略歸納為三類進行了較為系統(tǒng)全面的Monte Carlo模擬實驗比較。結(jié)果表明:A-優(yōu)化方法、后驗期望KL信息方法 (KB)和本文提出的修正的連續(xù)熵方法 (MCEM)在各自類別中估計精度最高;結(jié)合題庫安全性來看,MCEM綜合表現(xiàn)最好。
[Abstract]:In this paper, a new multi-dimensional computerized adaptive test (MCAT) selection strategy is proposed, and the existing and new MCAT selection strategies are classified into three categories. A systematic and comprehensive Monte Carlo simulation experiment is carried out. The results show that the A-optimization method, the posterior expected KL information method (KB) and the modified continuous entropy method (MCEM) presented in this paper have the highest estimation accuracy in their respective categories, and combined with the security of the question bank, the comprehensive performance of MCEM is the best.
【作者單位】： 江西師范大學心理學院;
【基金】：國家自然科學基金(31660278,31300876,31100756,31360237) 江西省社會科學規(guī)劃重點項目(13JY01) 江西省高校人文社科項目(XL1507,XL1508) 東北師范大學應用統(tǒng)計教育部重點實驗室開放課題(KLAS130028614) 武漢市衛(wèi)計委員支撐課題(WG16C08)的資助
【分類號】：B841

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本文編號：2435435