基于Gini指数的认知诊断计算机化自适应选题策略

摘要：

认知诊断计算机化自适应测验需要开发能较好权衡测量精度和题库使用均匀性的选题策略.本文基于被试知识状态类别的后验概率来定义Gini指数,其线性加权方式对分布的细微变化的反应比基于对数的香农熵更敏感,有利于在这种情况下选择不同的题目,能在保持测量精度的前提下提高题库使用均匀性.为此,本文开发了基于Gini指数的选题策略,并通过模拟实验与SHE、MPWKL、GDI和PWKL策略进行比较,结果表明新策略与SHE、MPWKL、GDI和PWKL策略相比,测量精度相近并提高了题库的利用率,综合来看,基于Gini指数的选题策略能够兼顾测量精度和题库使用均匀性..

关键词：CD-CAT、选题策略、Gini指数、测量精度、题库使用均匀性

所属期刊栏目：44

分类号：B841;G848;TP391

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;江西省教育厅科学技术研究项目;江西省教育厅科学技术研究项目

在线出版日期：2022-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：440-448