版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、選題策略是 CD-CAT中非常關鍵的一個環(huán)節(jié),需要在保證效率的同時盡可能提高測量精度。這也是CD-CAT中選題策略一直以來的發(fā)展主題。國內(nèi)外學者對測驗精度和題庫利用率的關系探討停留在理論層面。本文從實證層面探討測驗精度和題庫利用率的關系,為選擇合適的選題策略提供參考,并為今后的相關研究和認知診斷計算機自適應測驗的發(fā)展提供指導。
為了解決上述問題,本文采用蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬方法并以DINA模型為例展開一系列的
2、研究,包括一個預研究和四個正式實驗:
預研究采用文獻分析法,選取了多篇同時含有測量精度和題庫使用情況等數(shù)據(jù)的論文,探討兩者之間的關系。正式研究采用模擬研究法,考察 KL、SHE、PWKL、PPWKL、MPWKL、HKL、PHKL七種選題策略的題庫使用均勻性和測驗精度的關系,并考察不同測驗長度、屬性數(shù)量、被試的分布、被試數(shù)量等因素對測驗精度以及題庫使用均勻性的影響。本文主要結論如下:
?。?)MPWKL和SHE的測量精度
3、較高,如果綜合測驗精度和題庫的利用率, PHKL、PPWKL比較好,其次是MPWKL。
(2)總體上,綜合測驗精度和題庫的使用均勻性指標,PHKL和PPWKL處在同一水平,為第一梯隊,測驗精度中等,題庫使用率最高,綜合表現(xiàn)最好;HK L和PWKL處在同一水平,為第二梯隊,測驗精度中等,題庫使用率一般;SHE和MPWKL為第三梯隊,測驗精度最高,題庫使用率最差;KL為第四梯隊,測驗精度低,題庫使用率一般。
?。?)測驗長
4、度與測驗精度成正比,與題庫使用均勻性成反比。測驗長度為16時,各種選題策略的綜合表現(xiàn)最好。
(4)被試數(shù)量對選題策略的測驗精度和題庫利用率影響較小。隨著被試數(shù)量的增加,選題策略的測驗精度先上升,被試數(shù)量達到1000后,變化平緩,題庫使用均勻性綜合指標先下降,被試數(shù)量為1000后,變化平緩。被試數(shù)量為1000時綜合表現(xiàn)最好。
?。?)屬性個數(shù)與選題策略的測驗精度成反比。屬性個數(shù)越少,各選題策略綜合表現(xiàn)越好。
(
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 屬性多級化的非參數(shù)認知診斷方法及CD-CAT選題策略研究.pdf
- 可修改答案的CD-CAT的研究.pdf
- 三種CAT模型下提升題庫安全性的選題策略研究.pdf
- 混合題型CAT選題策略的研究.pdf
- 混合題型cat選題策略的研究
- Samejima等級反應模型下CAT選題策略比較研究.pdf
- samejima等級反應模型下cat選題策略比較研究
- 浸沒式ArF光刻CD均勻性研究.pdf
- 兒童主題統(tǒng)覺測驗cat試用研究
- 兒童主題統(tǒng)覺測驗(CAT)試用研究.pdf
- 計算機自適應測驗中選題策略的分析比較.pdf
- 網(wǎng)上CAT系統(tǒng)中的題庫設計研究.pdf
- 計算機化自適應測驗選題策略研究——以GRM和DINA模型為例.pdf
- 具有認知診斷功能的計算機化自適應測驗的選題策略研究.pdf
- 計算機化自適應測驗的分層終止規(guī)則與選題策略的研究.pdf
- 策略使用有效性與意識程度相關關系研究.pdf
- 非均勻性及距離對基于CCD的測溫系統(tǒng)精度影響的研究.pdf
- 留學生交際策略使用和內(nèi)外向性格的關系研究.pdf
- 非均勻陣高精度測向技術研究.pdf
- 5691.多級評分的多維計算機化自適應測驗選題策略研究
評論
0/150
提交評論