项目反应理论(IRT)在小学数学成就测验中的应用

目的:尝试在项目反应理论的指导下,编制四年级数学成就测验,为学科评价提供辅助工具。方法:用贝佳方法检验试测数据的单维性,利用ANOTE软件估计项目参数,用基于题目分类下的经验判断法建立一个划界分数,再接合项目信息量和双向细目表编制成卷。结果:四套试卷均符合单维性要求,基本拟合三参数逻辑斯蒂克模型,项目拟合度都在85%左右,最终选取141个信息量高的项目组成正式题库,精选50个项目组成四年级数学标准参照测验。

小学学业成就评价方法探新——项目反应理论(IRT)指导下的计算机自适应测验(CAT)

好的评价方法能给学生学业成就科学公正的评价,可以正确引导学生找出不足,激励学习。根据小学学业成就评价方法的现状,对照传统的CTT理论和现代测量理论IRT的优缺点,提出项目反应理论(IRT)指导下的计算机自适应测验(CAT)作为传统测验的一种辅助方式,应用于小学学业成就评价中是必要的,也是可行的。

基于项目反应理论的计算机自适应考试系统的研究

介绍了目前较先进的考试方式——计算机自适应考试及其所基于的项目反应理论,描述了计算机自适应考试施测的过程,并对几个关键技术进行研究,提出了相应的解决方法。

基于项目反应理论的计算机化考试应用与问题

CAT是一种基于项目反应理论的计算机化考试,克服了传统考试的许多缺点,能很好地促进个性化学习。文章论述了许多行之有效CAT编制应用策略,如曝光度的控制、参数优化、优化选题和最大信息量表法;同时,限于目前的技术水平,CAT的精确性、公平性及计分等问题还有待进一步解决。

基于项目反应理论的计算机自适应考试系统

计算机自适应考试是基于现代测验理论——项目反应理论——的一种考试方式,它具有科学化、“因材施教”等优点,本文介绍了计算机自适应考试系统的工作原理和实现方法。

项目反应理论在各级考试系统设计中应用策略的研究

项目反应理论（Item Response Theory IRT）是近20年来发展起来的一种比较完善的应用于心理与教育测试的理论，本文介绍了该理论并分析了该理论对在考试系统设计中的指导作用，就其理论模型中各个参数的估计在各级考试系统中的应用策略提出了见解。

基于项目反应理论的影响计算机化自适应测试a分层法的因素研究

计算机化自适应测验CAT(Computerized Adaptive Testing)中的选题策略,一直是国内外相关学者关注的问题。选题策略是计算机自适应测验研究的一项重要内容,它的好坏直接关系到考试的信度、效度及考试的安全性。采用计算机模拟程序对影响a分层选题策略的各因素进行研究。得出了包括测试的终止条件应设为已测项目的信息总量或题目总数达到事先预定标准,层次划分数应为15层,各层信息量所占比例应逐渐上升,项目难度参数应服从均匀分布等各因素的最佳状态,实验证明,优化了a分层选题策略,能显著提高计算机自适应测验的准确性和稳定性。

基于IRT的汽车驾照理论考试CAT系统的应用

基于IRT的计算机自适应汽车驾照理论考试系统是借助计算机技术和网络技术,以项目反应理论为原理,在题库建设、选题策略和能力评估等方面形成一整套方案的考试过程.它能够克服传统基于CTT驾照理论考试系统的缺陷和不足,有效解决应试者的个体化差异,实现以考生为中心,更加快速、准确地评估出考生的实际水平,为驾考筛选出知识完善、理论合格的驾驶人员.

算法素养的多维分级评价体系研究

[目的/意义]算法社会的发展在为生产生活带来便利的同时也引发了大量的算法问题,如算法歧视、算法操纵、算法伦理缺失等。算法问题的解决离不开算法生命周期中多方主体的共同努力,但对算法设计者、开发者、平台运营者、监管者和社会大众等各主体的算法能力要求并非完全一致。因此,对不同主体的算法素养评价需要适应不同的能力和评价目标。[方法/过程]本研究通过将皮亚杰认知阶段理论的时序阶段划分转化为算法素养评价的等级划分,结合IRT项目反应理论和熵权法,提出算法素养的多维分级评价体系。[结果/结论]通过融入评价等级机制实现评价目标的可调节性,同时以社会大众这一典型主体为例进行算法素养的多维分级评价。

混合IRT潜在模型及其应用轨迹

项目反应理论是测量被试潜在特质的现代测量理论,潜在类别分析是基于模型的潜在特质分类技术。混合项目反应理论将项目反应理论与潜在类别分析相结合,能够同时对被试分类并量化其潜在特质。在阐述混合项目反应理论概念、原理的基础上,介绍了MRM、mNRM和mPCM等几种常见混合模型及其参数估计方法,并从心理与行为特征分类、项目功能差异检测、测验效度评价等方面评述了其在心理测验中的应用发展轨迹。

IRT测验等值流程化操作思路的构建

测验等值是测验研究中相对薄弱的一个环节,许多重要的考试都尚未实现统计等值。造成这种窘境的原因,皆因等值操作困难化。在介绍测验等值概念及IRT测验等值优势的基础上,参考国内外关于测验等值的相关文献,构建出IRT测验等值的流程化操作思路,包括等值设计、数据收集、参数估计、量表化及测验等值5个步骤。以广东省佛山市中考考试为例,说明如何进行具体的测验等值流程化操作。

IRT测验等值模型的选择——以广东佛山市中考数学实测数据为例

以广东省佛山市中考数学实测数据为例,说明IRT测验等值模型的选择过程,其基本步骤包括等值设计、参数估计、量表化和测验等值等。供选择的四种IRT测验等值模型分别为SL、SN、NR和GPCM模型。分析发现,等值误差由小到大依次是SL、SN、NR和GPCM,SL与GPCM、NR存在显著性差异(p<0.001),SN与GPCM、NR存在显著性差异(p<0.001),GPCM与NR存在显著性差异(p<0.001),但SL与SN不存在显著性差异(p>0.05)。结果表明:(1)从模型等值的效果看,SL和SN最优且相当,NR等值效果欠佳,GPCM等值变异最大,效果最差;(2)选择IRT的SL或SN等级反应模型进行此类测验等值较为合适。

基于IRT的数学学业质量增值评价及其应用

基于项目反应理论(IRT)的增值评价既符合国家破除“唯分数”的政策需求,也符合我国当前评价方式的改革导向。以吉林省某地2020级小学毕业生为例,通过多维度测评指标体系构建试题,使用STATA软件以及Rasch模型对学生各维度能力进行估计。研究表明,基于IRT技术的增值评价既可以科学测评学生的学业能力,也可以为教师和学生开展个性化学习提供依据以及有针对性的诊断报告,还可以为教育行政机构做出决策提供数据支撑。为了帮助一线教师更好地开展增值评价,评价指标设计要结构化、评价方法要简易化、评价结果需可视化。

运用粒子群优化算法估计IRT参数

本文引入粒子群优化算法进行项目反应理论的参数估计。作者在阐述项目反应理论参数估计方法与粒子群优化算法原理的基础上设计了IRT参数估计的PSO算法。

结合α分层改进基于IRT计算机自适应题库系统

IRT理论中基于最大信息量函数的选题方法会使系统偏向于选取信息函数值最大的试题进行测验,容易造成部分试题被反复选取,导致试题的曝光度过高从而影响后期测验的有效性。本文在原有选题策略的基础上融入α分层和内容筛选,有效地提高了系统的有效性和安全性。

基于CTT和IRT的意大利语试题质量研究

文章基于经典测量理论和项目反应理论,运用项目分析技术和测验等值技术,对2010~2016年意大利语初级考试试题进行难度及区分度分析,并将IRT与CTT的难度及区分度进行比较,然后采用垂直等值法分析不同年份间考题的稳定性。最后,文章结合二语习得理论与意大利语学科特点,提出完善试题难度及区分度的方法。作为国内首例意大利语试题质量研究,文章可为意大利语考题的编制、建立和健全意大利语等级考试题库提供有益的实践尝试。

慢性病生命质量量表共性模块项目反应理论分析

目的运用项目反应理论(IRT)对慢性病患者生命质量测定量表共性模块(QLICD-GM)条目进行分析,筛选信息量较高条目。方法应用QLICD-GM测评7种慢性病患者620例,采用塞姆吉玛等级反应模型计算每个条目的难度、区分度系数和信息量,绘制项目特征曲线;根据平均信息量筛选条目;采用MULTILOG 7.0软件进行计算和作图。结果 QLICD-GM共性模块29个条目的区分度均为1.2～1.9;难度(程度)均呈严格单调递增,取值范围为-3.05～2.18;依据平均信息量,结合条目特征筛选保留24个条目。结论 QLICD-GM各条目区分度均较好、选项设置合理、难度合适,分析模型选择正确;项目反应理论可筛选出信息量较高条目,弥补经典测量理论(CTT)的不足。

改良单组设计下的跨年等值影响因素研究

针对我国测评项目的高安全性需求,提出锚人与锚题相结合的新跨年等值设计,并采用基于实证数据的模拟研究方法探究等值方法、锚人数量、锚测验组卷方式和不同测验周期被试能力差异对等值精度的影响。结果表明:以上因素均影响等值精度且等值方法的影响突出。建议:(1)锚人较少时采用需量尺转换的等值方法;(2)锚测验组卷方式应与等值方法计算特点相匹配;(3)各周期被试能力差异较大时可酌情增加锚人或调整锚测验组卷方案。

基于自适应遗传算法的智能组卷研究

计算机辅助教学 CAI(Com puter Assisted Instruction)的一个重要应用是计算机辅助测验 CBT(Com puter-Based Testing) .智能组卷是 CBT的基础 ,组卷中关键是解决约束优化问题 .在研究现代教育测试理论与计算机辅助测验 CBT的基础上 ,提出一种解决计算机组卷中约束优化问题的方法自适应遗传算法 .该方法有效地解决了基于IRT的智能组卷问题 ,为解决约束优化问题提供一种新的有效途径 ,具有较好的性能和实用性 .

改进量子行为粒子群算法智能组卷策略研究

提出一种求解智能组卷问题的改进量子粒子群算法。首先,通过定义粒子进化速度及粒子聚集度,将惯性权重表示为粒子进化速度和粒子聚集度的函数,使惯性权重具有自适应性。其次,将慢变函数引入传统位置更新公式中,以有效地解决陷入局部最优解的问题。最后,根据项目反应原理对组卷问题进行数学建模。仿真实验表明,与标准粒子群算法和量子粒子群算法相比,所提算法在组卷成功率和组卷效率方面均具有更好的性能。