《多維計算機化自適應測驗選題策略的研究與套用》是依託四川師範大學，由毛秀珍擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：多維計算機化自適應測驗選題策略的研究與套用
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：毛秀珍
- 依託單位：四川師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
多維項目反應理論計算機化自適應測驗（MCAT）與傳統CAT相比，在提高測驗效率的同時豐富了測評信息，是心理與教育測量的前沿研究領域。. 迄今為止，國內、外關於MCAT的研究不多，且主要以二維為例研究二級評分項目的選題策略和終止規則，幾乎沒有多級評分項目MCAT的相關研究。. 本項目結合心理學、數學和計算機科學，探索MCAT中項目選擇和系統開發的相關理論與方法，並在實踐中檢驗MCAT的診斷效度。首先，針對測量精度、曝光控制和內容約束問題開展以下研究：對高維度、二級評分項目，探索計算簡單、有效的項目選擇方法；研究MCAT中多級評分項目的選題策略；探索包括二級和多級評分項目測驗的選題策略。其次，開發多級評分項目線上自動評分算法和MCAT系統。最後，與四川省教育科學研究所合作，以國小五年級數學綜合測試為例開展實證研究，以考察理論研究的實踐效能，並且在實踐中發現新問題、解決新問題。
結題摘要
項目組緊密圍繞多維計算機化自適應測驗（MCAT）選題策略的理論與實踐開展以下研究：文獻研讀、MCAT選題策略研究、MCAT系統開發、題庫建設以及多維項目反應理論(MIRT)的實踐套用。研究發現一些重要結果，完成預期目標，對MCAT理論和實踐具備一定的指導意義。 首先，針對項目的核心內容“MIRT”、“MCAT選題策略”和“多級評分項目診斷測驗”，通過文獻研讀發現雙因子多維模型(bifactor model, BFM)和MCAT在國內沒有得到足夠認識，缺乏相關的理論和套用研究。項目組完成三篇（發表兩篇、錄用一篇）文獻綜述，以期為心理、醫學和教育領域相關工作者概覽BFM與多級評分診斷模型的特徵、技術與套用；了解MCAT的研究問題、現狀和進展提供參考。 其次，圍繞MCAT“項目曝光控制”、“二級、多級評分項目選題策略”和“混合測驗設計”開展理論研究和模擬實驗，完成四篇（錄用一篇，退修兩篇，評審一篇）研究論文。研究證明BFM下維度縮減方法將多維能力積分化簡為多個二維積分，極大地降低了計算量；研究發現維度縮減方法還適用於題組效應模型。通過模擬實驗，研究提出了MCAT中最優項目曝光控制方法、二級和多級評分項目測驗中最優項目選擇方法以及混合測驗中多級評分項目的最優施測比例和施測順序。研究解決了MCAT計算複雜，耗時長的實際困難，拓廣題組項目測驗數據的分析方法，並為MCAT實踐中項目曝光控制、選題策略和混合測驗設計提供模擬結果的證據支持和建議。 再次，課題組開發了融合認知診斷理論和MIRT的線上CAT考試系統；基於MIRT構建了國小五年級數學綜合測試題庫；並開展多項MIRT實踐研究。完成六篇（刊出3篇，錄用1篇，評審1篇，撰寫1篇）有關MIRT在“數學素養測評”、“數學成績和心理特質的關係”以及“模型擬合”方面的研究報告。研究發現MIRT在模型數據擬合和實踐套用方面具有許多優勢，為教育工作者提供建議，並為MIRT的實踐套用提供了借鑑和參考。 基於MCAT模型基礎、選題策略和實踐的研究為今後指明了模型研究的新方向、題組項目測驗研究的新問題以及MCAT套用的新領域。
