多级评分项目的多维CAT选题策略开发

本研究开发了两种新的适用于多级评分项目的多维计算机化自适应测验(PMCAT)的选题策略--修正的连续熵(RCEM)和修正的后验期望KL信息(MKB)方法,并与以往PMCAT的选题策略进行了对比研究。MonteCarlo实验结果表明:两种新开发的选题策略比原方法估计精度更高,并且RCEM方法在所有选题策略中曝光率最低。新开发的选题策略具有较理想的估计精度和曝光控制效果,为PMCAT在实践中的应用提供了新的方法支持。...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:心理科学 2018-12, Vol.41 (6), p.1500-1507
Hauptverfasser: 韩雨婷, 高旭亮, 汪大勋, 蔡艳, 涂冬波
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page 1507
container_issue 6
container_start_page 1500
container_title 心理科学
container_volume 41
creator 韩雨婷
高旭亮
汪大勋
蔡艳
涂冬波
description 本研究开发了两种新的适用于多级评分项目的多维计算机化自适应测验(PMCAT)的选题策略--修正的连续熵(RCEM)和修正的后验期望KL信息(MKB)方法,并与以往PMCAT的选题策略进行了对比研究。MonteCarlo实验结果表明:两种新开发的选题策略比原方法估计精度更高,并且RCEM方法在所有选题策略中曝光率最低。新开发的选题策略具有较理想的估计精度和曝光控制效果,为PMCAT在实践中的应用提供了新的方法支持。
format Article
fullrecord <record><control><sourceid>cass</sourceid><recordid>TN_cdi_cass_nssd_6100073735</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><cass_id>6100073735</cass_id><sourcerecordid>6100073735</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-cass_nssd_61000737353</originalsourceid><addsrcrecordid>eNpjYeA0NDM31DWztDDkYOAtLs5MMjA0NzMwNjMx52QweLpk1vNdy1-sb3na0fZy4c7ns9c9n9UCEty9xdkx5GVD58tFM56vnfZ86tKnexqe9k_kYWBNS8wpTuWF0twM0m6uIc4eusmJxcXxecXFKfFmhgYGBubG5samxvhlAQ4IOtQ</addsrcrecordid><sourcetype>Aggregation Database</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>article</recordtype></control><display><type>article</type><title>多级评分项目的多维CAT选题策略开发</title><source>国家哲学社会科学学术期刊数据库 (National Social Sciences Database)</source><creator>韩雨婷 ; 高旭亮 ; 汪大勋 ; 蔡艳 ; 涂冬波</creator><creatorcontrib>韩雨婷 ; 高旭亮 ; 汪大勋 ; 蔡艳 ; 涂冬波</creatorcontrib><description>本研究开发了两种新的适用于多级评分项目的多维计算机化自适应测验(PMCAT)的选题策略--修正的连续熵(RCEM)和修正的后验期望KL信息(MKB)方法,并与以往PMCAT的选题策略进行了对比研究。MonteCarlo实验结果表明:两种新开发的选题策略比原方法估计精度更高,并且RCEM方法在所有选题策略中曝光率最低。新开发的选题策略具有较理想的估计精度和曝光控制效果,为PMCAT在实践中的应用提供了新的方法支持。</description><identifier>ISSN: 1671-6981</identifier><language>chi</language><publisher>中国心理学会</publisher><ispartof>心理科学, 2018-12, Vol.41 (6), p.1500-1507</ispartof><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>314,776,780</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>韩雨婷</creatorcontrib><creatorcontrib>高旭亮</creatorcontrib><creatorcontrib>汪大勋</creatorcontrib><creatorcontrib>蔡艳</creatorcontrib><creatorcontrib>涂冬波</creatorcontrib><title>多级评分项目的多维CAT选题策略开发</title><title>心理科学</title><description>本研究开发了两种新的适用于多级评分项目的多维计算机化自适应测验(PMCAT)的选题策略--修正的连续熵(RCEM)和修正的后验期望KL信息(MKB)方法,并与以往PMCAT的选题策略进行了对比研究。MonteCarlo实验结果表明:两种新开发的选题策略比原方法估计精度更高,并且RCEM方法在所有选题策略中曝光率最低。新开发的选题策略具有较理想的估计精度和曝光控制效果,为PMCAT在实践中的应用提供了新的方法支持。</description><issn>1671-6981</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2018</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNpjYeA0NDM31DWztDDkYOAtLs5MMjA0NzMwNjMx52QweLpk1vNdy1-sb3na0fZy4c7ns9c9n9UCEty9xdkx5GVD58tFM56vnfZ86tKnexqe9k_kYWBNS8wpTuWF0twM0m6uIc4eusmJxcXxecXFKfFmhgYGBubG5samxvhlAQ4IOtQ</recordid><startdate>20181201</startdate><enddate>20181201</enddate><creator>韩雨婷</creator><creator>高旭亮</creator><creator>汪大勋</creator><creator>蔡艳</creator><creator>涂冬波</creator><general>中国心理学会</general><scope>NSCOK</scope></search><sort><creationdate>20181201</creationdate><title>多级评分项目的多维CAT选题策略开发</title><author>韩雨婷 ; 高旭亮 ; 汪大勋 ; 蔡艳 ; 涂冬波</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-cass_nssd_61000737353</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>chi</language><creationdate>2018</creationdate><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>韩雨婷</creatorcontrib><creatorcontrib>高旭亮</creatorcontrib><creatorcontrib>汪大勋</creatorcontrib><creatorcontrib>蔡艳</creatorcontrib><creatorcontrib>涂冬波</creatorcontrib><collection>国家哲学社会科学文献中心 (National Center for Philosophy and Social Sciences Documentation)</collection><jtitle>心理科学</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>韩雨婷</au><au>高旭亮</au><au>汪大勋</au><au>蔡艳</au><au>涂冬波</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>多级评分项目的多维CAT选题策略开发</atitle><jtitle>心理科学</jtitle><date>2018-12-01</date><risdate>2018</risdate><volume>41</volume><issue>6</issue><spage>1500</spage><epage>1507</epage><pages>1500-1507</pages><issn>1671-6981</issn><abstract>本研究开发了两种新的适用于多级评分项目的多维计算机化自适应测验(PMCAT)的选题策略--修正的连续熵(RCEM)和修正的后验期望KL信息(MKB)方法,并与以往PMCAT的选题策略进行了对比研究。MonteCarlo实验结果表明:两种新开发的选题策略比原方法估计精度更高,并且RCEM方法在所有选题策略中曝光率最低。新开发的选题策略具有较理想的估计精度和曝光控制效果,为PMCAT在实践中的应用提供了新的方法支持。</abstract><pub>中国心理学会</pub><oa>free_for_read</oa></addata></record>
fulltext fulltext
identifier ISSN: 1671-6981
ispartof 心理科学, 2018-12, Vol.41 (6), p.1500-1507
issn 1671-6981
language chi
recordid cdi_cass_nssd_6100073735
source 国家哲学社会科学学术期刊数据库 (National Social Sciences Database)
title 多级评分项目的多维CAT选题策略开发
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-02-08T16%3A30%3A33IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-cass&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.genre=article&rft.atitle=%E5%A4%9A%E7%BA%A7%E8%AF%84%E5%88%86%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%9A%84%E5%A4%9A%E7%BB%B4CAT%E9%80%89%E9%A2%98%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%BC%80%E5%8F%91&rft.jtitle=%E5%BF%83%E7%90%86%E7%A7%91%E5%AD%A6&rft.au=%E9%9F%A9%E9%9B%A8%E5%A9%B7&rft.date=2018-12-01&rft.volume=41&rft.issue=6&rft.spage=1500&rft.epage=1507&rft.pages=1500-1507&rft.issn=1671-6981&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Ccass%3E6100073735%3C/cass%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rft_cass_id=6100073735&rfr_iscdi=true