基于属性掌握概率的认知诊断计算机化自适应测验选题策略
在认知诊断计算机化自适应测验(CD-CAT)中，被试对每个属性的掌握概率更直接地反映了被试能力的当前估计值。因此，基于被试的属性掌握概率来构建选题策略，选择最能改变被试属性掌握概率的题目作为下一个测验项目，这应该是一个值得尝试的方案。本文借鉴已有相关研究的数据生成模式进行探索，模拟实验结果表明：假设属性间相互独立，在定长(长度为16)、变长(长度为16或后验属性掌握模式概率达到0.8)以及短测验(长度分别为4、6、8、10)的情况下，基于属性掌握概率的选题策略PPWKL和PHKL有较好的分类准确率，在题目曝光率，题库使用均匀性等方面也有较好的表现；与研究较多的PWKL、HKL等策略相比，也略有优势；当属性间存在不同程度的相关时，在定长、变长以及较短的测验条件下，基于 PHKL和MI的测验对知识状态估计精度较好，基于PPWKL和PHKL的测验综合表现占优。
认知诊断计算机化自适应测验、选题策略、属性掌握概率、属性掌握模式
B841(心理学)
国家自然科学基金31160203,31100756,31360237;国家社会科学基金12BYY055;教育部人文社会科学研究青年基金项目13YJC880060;安徽省高校省级优秀青年人才基金重点项目2013SQRL127ZD;安徽省自然科学研究项目KJ2010B123,KJ2013B151, KJ2013B250;高等学校博士学科点专项科研基金20113604110001;江西省研究生创新专项基金YC2013-B024;安徽省哲学社会科学规划项目AHSKY2014D102;安徽省高等教育振兴计划重大教学改革研究项目2014ZDJY190;资助。
2015-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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