声明
引言
1 文献综述
1.1 多维计算机自适应测验
1.2 多维项目反应理论模型
1.2.1 多维等级反应模型
1.2.2 多维拓广分部评分模型
1.2.3 多级评分的MCAT选题策略的拓展
1.3.1 最大优先指标(MPI)
1.3.2 加权离差方法(WDM)
1.3.3 多维优先指标方法(MMPI)
1.3.4 小结
2 研究问题的提出和研究总体设计
2.1 问题的提出
2.2 研究内容
2.3 研究意义与价值
3 研究一:基于非统计约束的多级评分多维计算机自适应测验选题策略开发
3.1 修正的最大优先指标方法(RMPI)
3.2 修正的加权离差模型方法(RWDM)
3.3 修正的多维优先指标方法(RMMPI)
3.4 小结与讨论
4 研究二:二维PMCAT中基于非统计约束选题算法验证与比较
4.1 实验目的
4.2 实验设计
4.2.1 Monte Carlo 模拟
4.2.2 实验条件
4.2.3 非统计约束要求
4.2.4 评价指标
4.3 实验结果
4.3.1 能力估计的整体精度
4.3.2 题库安全性
4.3.3 非统计约束违背情况
4.4 研究二小结
5 研究三:高维PMCAT中基于非统计约束选题算法验证
5.1 实验目的
5.2 实验设计
5.2.1 Monte Carlo模拟
5.2.2 实验条件
5.2.3 非统计约束要求
5.2.4 评价指标
5.3 实验结果
5.3.1 能力估计的整体精度
5.3.2 测验安全性
5.3.3 非统计约束违背情况
5.4 原方法与修正方法的比较
5.5 研究三小结
6结论与讨论
6.1 结论
6.2 讨论
6.3 研究不足与展望
参考文献
致谢
在读期间公开发表论文(著)及科研情况等
江西师范大学;