CAT选题策略分类概述

摘要：

选题是计算机化自适应测验(CAT)测试过程的关键环节,选题策略的目标是要达到较高的测量精度,同时也实现试题曝光率控制及其他测验目标的实现.本文根据选题策略的基本原理和衍生发展,将众多CAT选题策略分为五大选题策略系列:Fisher函数系列、K-LI函数系列、α分层系列、贝叶斯系列、b匹配系列;并根据测验目标(测验精度、试题曝光率控制、内容平衡、多条件约束)对这些选题策略进行了细分,并对CAT选题策略的选择思路进行归纳.

关键词：CAT、选题策略、Fisher函数、K-LI函数、α分层、贝叶斯选题策略、b匹配方法

所属期刊栏目：34

分类号：B841.2(心理学)

资助基金：江西省教育科学“十二五”规划课题12YB052,0YB254;江西省社会科学规划项目13JY47;国家自然科学基金项目31260238;井冈山大学人文社会科学课题JR10030

在线出版日期：2014-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：446-451