CAT中能力参数估计方法的改进:R-MLE估计法

摘要：

本文对CAT中能力估计的常用方法——最大似然估计法(MLE)进行改进,研究中结合EAP方法提出了改进的MLE法(R-MLE).Monte Carlo模拟研究发现:不论是在定长CAT还是非定长CAT中,不论是在1PL模型下还是在2PL或3PL模型中,不论是在何种CAT题库结构下,R-MLE法较传统的MLE法具有更佳的估计精度及更有效的测验效率;R-MLE法不仅可以提高CAT的能力估计精度还可以进一步改善CAT测试的效率,具有一定的应用前景.

关键词：计算机化自适应测验、能力估计方法、EAP、MLE

所属期刊栏目：36

分类号：B841.2(心理学)

资助基金：教育部人文社科基金11YJC190002;国家自然科学基金31300876,31100756,31160203;高等院校博士点基金项目20103604120001,20123604120001;江西省教育科学规划项目13YB029,12YB088;江西师范大学青年英才培育资助计划项目资助

在线出版日期：2016-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：92-96