計算機自適應測驗中基礎數據模擬方法

王勤云

山東師范大學傳播學院 濟南 250014

計算機自適應測驗中基礎數據模擬方法

王勤云

山東師范大學傳播學院 濟南 250014

在計算機自適應測驗中，利用計算機來模擬生成被試和題庫，對于選題策略的實驗模擬是非常重要的。主要敘述均勻分布、正態分布樣本的生成算法以及正態分布的檢驗方法。

計算機自適應測驗；均勻分布；正態分布

計算機自適應測驗（Computerized Adaptive Testing，簡稱CAT）是在測驗過程中，根據考試者的當前測試估計能力值，自適應地選擇合理難度的題目。CAT被廣泛地應用于GRE、 TOEFL等各類考試。隨著CAT的廣泛應用，測驗安全性成為研究重點。選題策略作為CAT中一個重要環節，對測驗的安全性有很大影響。合理的選題策略可以有效控制項目曝光率，提高測驗安全性。

一種新型選題策略必須經過大量實驗才能實際應用。如果每次實驗都選取大量的被試和搜集大量項目來組建題庫，需要花費大量財力、物力與人力。但如果利用計算機來模擬這些被試和題庫，可以節省大量資源，使實驗高效、便捷。本文主要闡述被試與題庫的生成算法以及正態分布的檢驗方法。

在CAT中，被試的能力取值在理論上是(,)?∞+∞，但是在實際中，取值范圍一般在（-4,4）之間，被試通常服從標準正態分布N(0,1)或者某一區間上的均勻分布。題庫中每一個項目都有3個參數a、b、c，其中a為項目的區分度，b為項目的難度，c為項目的猜測系數。項目參數一般來說服從標準正態分布N(0,1)或某一區間上的均勻分布，具體服從何種分布是由研究者自己確定的。……