基于基尼指数的双目标CD-CAT选题策略

双目标CD-CAT的测验结果既可用于形成性评估也可用于终结性评估。基尼指数可度量随机变量的不确定性程度,值越小则随机变量的不确定程度越低。本文用基尼指数度量被试知识状态类别以及能力估计置信区间后验概率的变化,提出基于基尼指数的选题策略。Monte Carlo实验表明与已有的选题策略相比,新策略的知识状态分类精度和能力估计精度都较高,同时能有效兼顾题库利用均匀性,并能快速实时响应,且受认知诊断模型和被试知识状态分布的影响较小,可用于实际测验中含多种认知诊断模型的混合题库。

兼顾能力与知识状态的Higher-Order CD-CAT选题方法

Higher-order CD-CAT的选题方法是传统单目标(即只对知识状态自适应)选题方法,这将导致被试能力的测量精度不高.基于此,在高阶模型和PWKL选题方法的框架下,该文开发了适用于Higher-order CD-CAT的新选题方法,该方法在选题时能同时兼顾能力和知识状态.实验结果表明:与传统选题方法相比,新选题方法的能力和知识状态估计精度都更高,并且在题库安全性上也具有明显的优势.