针织立体构型产品的全成形工艺设计

为探讨针织立体构型产品在全成形电脑横机上的成形编织方式以实现一次成形编织,研究了针织立体构型产品的成形工艺和计算方法,根据外观轮廓的不同,将其进行分类,并在产品立体构型转化为二维纸样的基础上,对筒状结构、立方体结构和球状结构进行工艺建模,解析其成形工艺和算法。结果表明:在三维结构到二维纸样再到全成形纸样的转换过程中,利用三角换算法可形成筒状构型的直线轮廓,利用平行四边形转换法可实现立方体构型的三维结构,利用逆拟合法可形成球状构型的弧形轮廓。通过弧形灯罩的实例验证,最终能得到符合要求的全成形产品。

纸笔考试与计算机自适应考试的等效研究探讨

将纸笔考试转成计算机自适应考试时必须对两种测试的可比性进行研究,针对媒介的变化、测量思想的变化,须关注两种考试模式下考生分数、试题参数、信度、效度的可比性。等效研究是确保计算机自适应考试品质的重要步骤。

体育理论考试计算机试题库的设计与应用

运用现代教育测量的原理与方法,结合电脑的应用,设计普修体育电脑试题库管理的配套软件和电脑自动配卷的程序,以期逐步实现体育考试配卷和评价的科学化与现代化。

高等职业院校以教考分离为导向的考核模式改革初探

本文以高等职业院校考试管理系统研发为切入点,以高等职业教育教考分离考核模式改革研究为对象,通过大量分析国内、国外考试管理系统研发及应用现状,以辽宁省交通高等专科学校教考分离考试管理系统开发与实践为主要依据,非常系统地介绍了高等职业院校以教考分离为导向的考试管理系统顶层研发内容、1+N平台运行模式、三层次用户管理模式、无限次自主抽题、随机组卷等系统主要功能,对以教考分离为导向的考试管理系统的主要功能进行了简明介绍,为国内同类型高等职业院校考试管理系统研发、优化与应用提供了很好的借鉴。

未来测验新趋势——计算机自适应测验

介绍了计算机自适应测验(CAT)的基本原理及优越性,指出它可以解决传统的纸笔测验自身无法解决的弊端,能够快速准确地估计出被试的真实水平,极大激发被试的考试动机,真正实现因人施测.

浅谈计算机阅卷在大学英语教学中的作用

计算机和阅卷机的应用不仅提高阅卷的效率,同时也向教师提供丰富可靠的统计数据。通过对数据的分析,使得教师能更加全面地了解学生对语言知识、语言技能的掌握程度,从中找出教学的优势与问题,进而调整和改进教学方法,提高教学质量。

手机依赖的计算机化自适应测量及其效果评估

本文深入探讨了手机依赖的新的测量方式即计算机化自适应测量,并同时与原手机依赖的纸笔测验量表进行了比较,以探讨在相同测量长度下,新测量方式能在多大程度上提升对手机依赖的测量精度及测量信度。为此本文共进行了两项研究:研究1开发构建了手机依赖的计算机化自适应测量(CAT-MPD),并探讨了其测量的特征与性能。研究2通过对真实数据的模拟CAT测试,以CAT-MPD来源的纸笔测验量表为比较对象,考察CAT-MPD对原纸笔量表测量精度及测量信度的提升幅度。研究结果表明:CAT-MPD具有较理想的测量精度和信度,而且能有效减少被试所测项目量;同时,在同等条件下,CAT-MPD不论是在测量的精度还是测量的信度,均大幅优于手机依赖的纸笔测验量表。总之,本文为手机依赖的实际测量提供了一种新的技术支持。

计算机化多阶段自适应测验研究述评

计算机化多阶段自适应测验是基于计算机技术的测验形式,它将题目集合作为测试单元,通过多阶段自适应的形式对被试进行测试和评分。近年来通过研究各种测验形式,发现其比计算机化自适应测验和纸笔测验突显出更大优势。与纸笔测验相比,其具有参数不变性、能力估计更精确等优势。与计算机化自适应测验相比,其具有可控制题目特性、被试可检查题目等优势。如何减小测量误差,使其应用更加便捷、有效,是未来研究的发展方向。

纸笔测验和计算机自适应测验的比较研究

首先介绍了计算机自适应测验的原理和算法,接着对纸笔测验和计算机自适应测验(Computerized Adaptive Test,简称CAT)进行了比较,并详细阐述了两者的异同。最后,对纸笔测验和计算机自适应测验的发展趋势作了一些论述。

票据市场电子化的国际趋势与我国的选择

伴随着新技术的发展,金融市场的电子化成为市场迅速发展的动力,极大地提高了市场效率。票据市场的电子化在近年得到一定发展,在当前商业票据市场上,电子化发展趋势主要表现在两方面:一是交易操作方式实现了电子化;二是整个交易过程实现了电子化。我国票据市场实现电子化具有必要性与可行性,它决定着我国票据市场的发展方向。

基于多维名义反应模型的分类数据测验下新题的LASSO模式识别

多维项目反应理论(MIRT)作为数理统计潜变量建模研究的一个分支,在国际测验研究领域具有重要地位。多维名义反应模型(MNRM)是MIRT中一种拟合多级评分题目的模型,用于开发具有分类数据的诊断型测验以实现对多维潜变量的测量。MNRM构建的纸笔或计算机化自适应测验是测验研究的热点之一;更新基于该模型的题库时函待解决新题的多维度自动识别问题,以确保参数估计、数据挖掘及诊断反馈的精度和安全性。本研究提出的基于LASSO的MNRM的测验新题模式识别方法简称LPRM-NR,能够对相应的纸笔测验及MCAT有效地解决新题的模式识别。本研究通过统计模拟考察LPRM-NR方法的模式识别效果,发现该方法在两类测验情境中,对能力参数不同维数及不同关联度的多种组合的最优识别准确率在77.18%至99.61%之间,模式识别效果良好且兼具易实施、低成本的优点。对纸笔测验情境进行的一项实证研究也表明提出方法的较好效果。LPRM-NR方法对基于MNRM的多维纸笔测验和新兴的MCAT,均具有很好的题库新增题目的模式识别效果,为分类测验的题目更新奠定了基础。

应用微机管理护理论文的评审工作

护理论文评审是一项工作量大且易受评审者人为因素干扰的工作。作者设计编制了“护理论文评审的微机管理系统”。首先根据有关资料确立论文评审指标体系，并给以量化；然后评审者根据评审单的指标对每篇论文进行评价；将论文评审结果数据输入微机，由微机进行综合处理，按不同类别分别乘以不同的难度系数后，将论文排序，并给出每篇文章的反馈意见单。该系统应用后，使论文评审工作更科学，更合理，增加了评审工作的透明度和可信度。