计算机化自适应测验选题策略研究-以GRM和DINA模型为例的开题报告_第1页
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文档简介

计算机化自适应测验选题策略研究——以GRM和DINA模型为例的开题报告一、选题背景和研究意义计算机化自适应测验（ComputerizedAdaptiveTesting,CAT）具有高效、精准、个性化等优点，已经在教育、人力资源管理、医学等领域广泛应用。为了提高CAT的测量精度和测试效率，选题策略是其中一个关键要素。目前，研究者们采用了不同的选题策略，但尚未找到一种具有广泛适用性且能够兼顾效率和精度的策略。研究中将GRM模型和DINA模型结合，对比分析它们对策略的不同需求和效果，旨在探索一种适用范围更广泛、更有效的选择题策略，进一步提高CAT的测量精度和测试效率，促进其在各个领域的应用。二、研究问题和目标本研究主要探讨下列问题：1.GRM和DINA模型在CAT选题策略中的应用特点及优缺点；2.不同的选题策略对CAT测量精度和测试效率的影响；3.不同难度题目之间的关联性是否会影响选题策略。本研究旨在：1.研究GRM和DINA模型在CAT选题策略中的优劣势，为CAT选题策略的优化提供参考；2.探索一种适用范围更广泛、更有效的选题策略，进一步提高CAT的测量精度和测试效率；3.对策略的实施效果进行比较和分析，检验策略是否具有有效性和可靠性。三、研究方法和技术路线研究方法：本研究采用实验、问卷与数据分析等方法，具体如下：1.构建模拟测验数据集，模拟不同情况下的测试场景；2.根据GRM和DINA模型提出两个选题策略，进行实验比较；3.采用类比试验和随机实验的方法，通过问卷调查来收集数据；4.通过统计分析的方法对实验结果进行比较和对比，验证策略的有效性。技术路线：1.建立GRM和DINA模型，评估不同难度题目的难度参数和复杂度参数；2.针对GRM和DINA模型，提出两种不同的选题策略；3.建立模拟测验数据，进行实验；4.采用问卷和分析方法进行数据收集和分析；5.分析实验结果，对策略的效果进行评价和比较。四、研究范围和限制本研究的研究对象是CAT选题策略，研究的领域包括教育、医学、人力资源管理等。本研究的限制在于，受到实验设计的条件限制，实验结果并不能完全反映所有情况下的情况，但会尽量使实验结果具有代表性和可靠性。五、预期结果和意义本研究预计能够：1.针对GRM和DINA模型，提出适用范围更广泛、更有效的选题策略，促进CAT在各个领域的应用和发展；2.对选题策略的实施效果进行比较和分析，检验策略是否具有有效性和

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