多题多做测验模型及其应用

在IRT框架下,建立了0-1评分方式下单维双参数Logistic多题多做(MAMI)测验模型。与Spray给出的一题多做(MASI)模型相比,MAMI不仅模型更加精致,而且扩展了适用范围,参数估计方法也不同,采用EM算法求取项目参数。MonteCarlo模拟结果显示,应用MAMI测验模型与测验题量作相应增加的作法相比,两者给出的能力估计精度相同,但MAMI模型给出的项目参数估计精度更高。如果将MAMI测验模型与被试人数相应增加的作法相比,项目参数的估计精度相同,但MAMI给出的能力参数估计精度更高。这个发现表明,在一定条件下若允许修改答案,并采用累加式记分方式,纵使题量不变,也可使能力估计的精度相当于题量增加一倍的估计精度,而项目参数估计精度也会提高。这些发现不仅对技能评价和认知能力评价有参考价值,而且对数据的处理方式也有参考价值。