引入内容平衡的最大信息量组块分层选题策略

在0-1计分下,为了解决最大信息量组块分层策略(MIS-B)中未考虑内容平衡的问题,通过加入改良多项式模型来平衡内容属性.计算机模拟试验显示:选题策略在保持MIS-B能力估计精准度这一前提下降低了项目重叠率,提高了题库使用均匀性和项目曝光率的均匀性.

引入曝光因子的最大信息量动态分层法

在计算机化自适应测验(CAT)中,a分层法(a-STR)是较为独特且运用较广的一种选题策略,它可以有效控制题目曝光率以提高测验的安全性。动态a分层法(DAS)是针对a-STR分层数固定不变,需要人为在考试前确定且没有失效时间等一些不足提出的一种选题策略,但DAS本身在测验效率和曝光率控制上的表现并不优秀,对此,在0-1评分的CAT中,通过引入曝光因子(ecf)和最大信息量分层策略(MIS),提出一种复合型选题策略,以期对DAS进行改进。计算机模拟结果显示,新的选题策略在测验效率和曝光率控制方面均优于DAS,达到了研究的目的。