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3PLM模型下基于MFI的定长的计算机自适应测试选题策略的研究汇报人：2024-01-19

contents目录引言3PLM模型及MFI理论概述基于MFI的定长计算机自适应测试选题策略设计实验设计与实施过程实验结果分析与讨论总结与展望

CHAPTER01引言

计算机自适应测试（CAT）的发展随着计算机技术的不断进步，CAT在教育领域的应用越来越广泛。CAT能够根据考生的实际水平，动态调整试题难度，提供更加个性化的测试体验。3PLM模型的应用3PLM模型是一种广泛应用于CAT中的项目反应理论（IRT）模型，能够更准确地描述考生的答题情况和试题的特性，为选题策略提供更加科学的依据。基于MFI的定长选题策略的意义在CAT中，选题策略是影响测试效果的关键因素之一。基于MFI（最大信息量）的定长选题策略能够在保证测试精度的同时，提高测试效率，为考生提供更加优质的测试服务。研究背景与意义

国内研究现状国内学者在CAT选题策略方面进行了大量研究，提出了多种基于不同理论和方法的选题策略，如基于难度估计的选题策略、基于认知诊断的选题策略等。同时，国内的一些大型考试如高考、四六级等也开始尝试引入CAT技术。国外研究现状国外学者在CAT选题策略方面的研究更加深入和成熟，提出了多种基于IRT模型的选题策略，如基于3PLM模型的选题策略、基于多级评分模型的选题策略等。此外，国外的一些大型考试如GRE、GMAT等已经成功应用了CAT技术。发展趋势随着人工智能和大数据技术的不断发展，未来的CAT选题策略将更加注重个性化和智能化。同时，随着教育评价理念的转变，CAT选题策略也将更加注重对考生能力和素质的全面评价。国内外研究现状及发展趋势

要点三研究内容本研究旨在探讨3PLM模型下基于MFI的定长的计算机自适应测试选题策略的有效性和可行性。具体内容包括：（1）构建基于3PLM模型和MFI的定长选题策略模型；（2）通过模拟实验验证该选题策略的效果；（3）分析实验结果，探讨该选题策略的优缺点及适用范围。要点一要点二研究目的本研究的目的在于为CAT技术的发展提供新的思路和方法，推动CAT技术在教育领域的应用和推广。同时，本研究也希望为教育考试机构提供更加科学、高效、个性化的测试服务提供参考和借鉴。研究方法本研究将采用文献研究、模拟实验和数据分析等方法进行研究。具体步骤包括：（1）收集相关文献和资料，对国内外研究现状进行梳理和分析；（2）构建基于3PLM模型和MFI的定长选题策略模型，并通过模拟实验验证该模型的效果；（3）对实验结果进行统计分析和可视化呈现，探讨该选题策略的优缺点及适用范围。要点三研究内容、目的和方法

CHAPTER023PLM模型及MFI理论概述

是项目反应理论（IRT）中的一种模型，用于描述被试在项目上的正确反应概率。该模型包含三个参数：难度、区分度和猜测度，能够更全面地反映项目的特性。三参数逻辑斯蒂模型（3PLM）难度代表项目的难易程度，区分度表示项目对不同能力水平被试的区分程度，猜测度则反映了被试在没有掌握项目所需技能的情况下，通过猜测得出正确答案的概率。参数含义及作用3PLM模型简介

MFI（MaximumFisherInformat…是一种基于信息论的方法，用于在CAT（计算机自适应测试）过程中选择最具信息量的项目。通过最大化Fisher信息量，MFI理论能够确保每次选题都能为被试的能力估计提供尽可能多的信息。要点一要点二在CAT中的应用在CAT中，MFI理论被广泛应用于选题策略。通过计算每个项目在当前能力估计值下的Fisher信息量，并选择信息量最大的项目作为下一个呈现的项目，CAT系统能够更高效地评估被试的能力水平。MFI理论及其在计算机自适应测试中的应用

3PLM模型能够全面描述项目的特性，包括难度、区分度和猜测度。这为MFI理论提供了基础，使得在选题过程中可以考虑项目的这些特性，从而选择更具信息量的项目。项目特性描述通过结合3PLM模型和MFI理论，CAT系统能够更准确地估计被试的能力水平。3PLM模型提供了对项目特性的详细描述，而MFI理论则确保了选题过程中能够选择最具信息量的项目，从而提高了能力水平估计的精度。能力水平估计3PLM模型与MFI理论的结合点分析

CHAPTER03基于MFI的定长计算机自适应测试选题策略设计

个性化原则根据考生的历史答题记录和能力水平，选择与其能力相匹配的题目，实现个性化选题。最大化信息量原则优先选择那些能够提供最大信息量的题目，以更准确地评估考生的能力。定长约束在满足个性化和最大化信息量原则的同时，确保选题策略符合定长测试的要求。选题策略设计原则与思路

建立题库按照知识点和难度等级对题目进行分类，形成结构化的题库。评估考生能力根据考生的历史答题记录，采用适当的统计方法对其能力进行评估。计算MF