基于认知诊断理论的网络安全自适应测试技术

为进一步研究人员的网络安全素养,准确诊断人员网络安全知识和技能的水平,结合心理测量学和计算机测试技术,开发了基于认知诊断的多级属性评分的自适应测试技术。首先,为更好适应多元化复杂的网络安全知识结构且便于测试模型,在网络安全领域设计了复杂的层级网络安全知识库模型;然后,在多级评分认知诊断模型的基础上引入了属性层级的概念进行综合改进,并提出了准确、高效的参数估计方法和同模型相适应的选题策略。实验结果表明,多级属性评分的网络安全自适应测试技术较传统的多级评分模型提高了10.5%的效率,为计算机自适应测试领域的研究提供了参考。