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计算机化自适应诊断测验新的选题策略

余丹  潘奕娆  丁树良  
【摘要】:具有认知诊断功能的计算机化自适应测验(CD-CAT)日益受到关注,但目前国内外CD-CAT选题策略和初始项目的选取方法讨论不算太多,Cheng Y(2009)提出修正的极大化整体判别指标法(MMGDI)及HensonDouglas(2005)提出CDM信息量指标法(CDI),本文修改了MMGDI法并结合CDI法提出了一种既能满足属性平衡又能有效处理相似属性模式的新方法——改进的极大化整体判别CDM信息量指标法(MGCDI)。本文在属性满足无结构型的条件下,讨论定长CD-CAT的选题策略。通过蒙特卡罗模拟特别考察这3种选题策略在题库含可达矩阵与不含可达矩阵对诊断准确率的影响。研究结果表明:选题时,前6个测验项目对应可达矩阵的所有列,然后按MGCDI、MMGDI和CDI值最大选题所得结果诊断准确率高于这3种选题策略在不含可达矩阵的题库中诊断的结果。当然如何控制项目曝光率不均匀是另外一个值得讨论的问题。

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