计算机化自适应测验 理论与方法【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

计算机化自适应测验 理论与方法PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第一章 计算机化自适应测验1

第一节 自适应测验2

一、自适应原则在心理测验中的应用2

二、自适应测验的主要特征4

第二节 计算机化测验5

一、划分标准6

二、四代计算机化施测系统10

第三节 计算机化自适应测验15

一、概念15

二、CAT的优势17

三、CAT研究现状与未来研究方向19

第二章 计算机化自适应测验理论基础、原理与开发流程27

第一节 计算机化自适应测验理论基础：项目反应理论28

一、项目反应理论28

二、项目反应模型28

三、项目反应理论假设33

第二节 计算机化自适应测验原理36

一、CAT的产生36

二、CAT的原理37

第三节 计算机化自适应测验开发流程39

一、准备阶段39

二、题库建设40

三、CAT算法确定41

四、信度与效度验证43

五、正式使用与题库维护更新44

第四节 CAT系统的构成及其测试流程45

一、CAT系统的组成部分45

二、CAT系统的测试流程46

第三章 计算机化自适应测验流程中的相关算法与技术47

第一节 CAT选题策略算法48

一、Fisher信息量选题方法49

二、KL信息量选题方法49

三、最大优先级指标选题方法50

第二节 CAT参数估计方法50

一、极大似然估计方法50

二、贝叶斯估计方法51

三、加权似然估计方法51

第三节 CAT曝光率控制技术52

一、条件概率方法52

二、a分层方法53

三、动态a分层方法53

第四节 CAT终止策略55

一、绝对型终止策略55

二、相对型终止策略56

第四章 计算机化多阶段自适应测验59

第一节 计算机化多阶段自适应测验简介60

一、什么是MST60

二、MST与题目级别CAT的比较61

第二节 计算机化多阶段自适应测验设计64

一、阶段数的确定64

二、每个阶段中模块数的确定64

三、每个模块的项目长度65

四、统计目标与定性规范约束65

五、计分方法（能力估计）65

六、自适应策略与过程65

七、组卷66

第三节 计算机化多阶段自适应测验的技术与算法66

一、路由规则66

二、自动化组卷68

第五章 多维计算机化自适应测验71

第一节 MCAT简介72

一、多维项目反应理论的发展72

二、MIRT与FA的关系73

三、MCAT的产生73

第二节 MCAT中常用IRT模型74

一、二级评分的多维项目反应模型74

二、多级评分的多维项目反应模型75

第三节 MCAT能力估计方法76

一、极大似然估计76

二、贝叶斯极大后验估计78

三、贝叶斯期望后验估计79

第四节 MCAT选题策略80

一、基于Fisher信息矩阵的选题策略80

二、基于Kullback-Leibler信息量的选题策略82

三、基于互信息的选题策略84

四、基于连续香农熵的选题策略84

第五节 MCAT终止规则85

一、定长MCAT中测验长度的确定方法85

二、不定长MCAT终止规则85

第六章 认知诊断计算机化自适应测验87

第一节 CD-CAT简介88

一、认知诊断测验88

二、CD-CAT92

第二节 CD-CAT中常用认知诊断模型93

一、具有认知诊断功能的IRT模型93

二、规则空间模型94

三、统一模型95

四、融合模型96

五、RRUM模型97

六、DINA模型98

七、高阶DINA模型98

第三节 认知诊断计算机化自适应测验中的核心技术与算法100

一、CD-CAT的选题方法100

二、CD-CAT的参数估计107

三、CD-CAT的终止规则108

四、CD-CAT的在线标定110

五、CD-CAT的总结与展望112

第七章 可修改答案的计算机化自适应测验115

第一节 可修改答案的计算机化自适应测验简介116

一、RCAT优势分析116

二、RCAT目前存在的问题116

第二节 可修改答案的计算机化自适应测验设计与方法118

一、基于测试设计视角的RCAT118

二、基于选题策略视角的RCAT123

三、基于模型视角的RCAT125

四、总结与展望128

第八章 双因子计算机化自适应测验133

第一节 双因子IRT模型简介134

一、基于探索性因素分析模型的研究现状135

二、基于验证性因素分析模型的研究现状138

第二节 BCAT基本过程144

一、基于单维视角的BCAT过程144

二、基于多维视角的BCAT过程148

第三节 BCAT选题算法150

一、基于单维的选题策略151

二、基于多维的最大Fisher信息量矩阵选题152

第四节 BCAT在心理学应用中的优势153

一、拟合性153

二、既能反映特殊维度情况，也能反映整体情况154

三、减少被试的作答负担的同时保证测量的准确程度154

第九章 CAT中新题参数在线标定157

第一节 概述158

一、在线标定的概念158

二、在线标定的基本流程159

三、在线标定与最优设计160

四、在线标定的主要设计因素161

第二节 单维二级评分模型下的在线标定161

一、试测题选题法161

二、在线标定情境下的参数估计方法169

三、试测题嵌入位置172

四、试测终止规则173

第三节 其他模型下的在线标定174

一、认知诊断考试的在线标定174

二、多维IRT的在线标定174

三、单维多项评分模型的在线标定175

第十章 CAT技术在实践中的应用177

第一节 Multistage-CAT在GRE中的应用178

一、为什么选用MST178

二、GRE测验的MST设计179

三、GRE测验规范180

四、GRE测验MST设计的评估180

第二节 CD-CAT在英语听力理解中的应用182

一、题库建设182

二、选题策略184

三、参数估计185

四、真实题库下模拟实验185

五、真实测试效度验证186

第三节 CAT在心理健康评估中的应用187

一、研究目的187

二、研究方法与过程188

三、研究结果190

四、讨论202

五、展望203

参考文献205