等级评分模型下的最大信息量分层选题策略

对于0-1评分模型,R.B.Juan等提出了最大信息量分层选题策略,将此选题策略应用到等级反应评分模型(GRM)中,即以项目j的最大信息量I max(j)作为分层的依据,以取得该项目的最大信息量时能力点值θmax(j)作为项目的综合难度,分别用I max(j)与θmax(j)替代张华华等提出的按a分层和按b分块按a分层方法中的a、b参数,形成最大信息量按a分层选题策略(MI-AS)和最大信息量按b分块按a分层方法(MI-BS).模拟实验结果表明:MI-AS和MI-BS方法较传统的按a分层方法要好.

各层分布近似的计算机化自适应测验分层选题策略

选题策略是计算机化自适应测验重要的组成部分,其好坏直接关系到测验的准确性、安全性、效率和测验信度,而分层法又是其中极其重要的一种方法.针对在分层法中按区分度分层(a-STR)和按最大信息量分层(MIS)的曝光率依然较大的缺点,提出了按区分度近似分布分层法(A-SDS)和按最大信息量近似分布分层法(MI-SDS)2种方法.通过Matlab模拟实验表明:在测验精度和效率与原方法接近的情况下,新方法比a-STR和MIS方法较明显地降低了项目的曝光率.