基于D-最优和A-最优设计的多维在线标定设计研究

杨森; 何引红; 祁媛媛

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基于D-最优和A-最优设计的多维在线标定设计研究

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多维计算机化自适应测验(MCAT)近年来在教育测量中受到越来越多的关注。与所有其他CAT一样,项目补充是MCAT的项目库维护和管理的一个重要组成部分。题库管理者需要定期淘汰题库中过度暴露或过时的项目,并替换为新的项目。在单维CAT (UCAT)中,在线标定技术已被用于有效地标定新项目。然而,文献中关于MCAT在线校准的讨论很少。因此本文在现有UCAT的基础,将UCAT的在线标定设计D-最优设计和A-最优设计推广至多维在线标定情境。本文进行计算机模拟实验,探究不同样本量和能力间的相关系数对D-最优设计和A-最优设计的影响。结果表明,平均后的总信息量和题目参数的信息量随着能力的相关性的增大而减少,在能力的相关性为0.2和0.5时随着新题作答的题目数量的增大呈现先增后减的趋势,而在能力的相关性为0.8时几乎不变,D-最优设计和A-最优设计对其影响较小。

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来源
《应用数学进展》 |2023年第1期|81-95|共15页
作者
杨森; 何引红; 祁媛媛;
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作者单位

南京信息工程大学南京;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
计算机自适应测验; FISHER信息量; 在线标定设计; D-最优设计; A-最优设计;

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