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一种高效的CD-CAT在线标定新方法:基于熵的信息增益与EM视角

Submit Time: 2021-07-30
Author: 谭青蓉 1 ; 汪大勋 1 ; 罗芬 1 ; 蔡艳 1 ; 涂冬波 1 ;
Institute: 1.江西师范大学;

Abstracts

项目增补(Item Replenishing)对认知诊断计算机自适应测验(CD-CAT)题库的维护有着至关重要的作用,而在线标定是一种重要的项目增补方式。基于数据挖掘中特征选择(Feature Selection)的思路,提出一种高效的基于熵的信息增益的在线标定方法(记为IGEOCM),该方法利用被试在新旧题上的作答联合估计新题的Q矩阵和项目参数。研究采用Monte Carlo模拟实验验证所开发新方法的效果,并同时与已有的在线标定方法SIE (Chen et al., 2015)、SIE-R-BIC和RMSEA-N (谭青蓉,2019)进行比较。结果表明:新开发的IGEOCM在各实验条件下均具有较好的项目标定精度和项目估计效率,且整体上优于已有的SIE等方法;同时,IGEOCM标定新题所需的时间低于SIE等方法。总之,研究为CD-CAT题库中项目的增补提供了一种更为高效、准确的方法。
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From: 谭青蓉
DOI:10.12074/202107.00074
Recommended references: 谭青蓉,汪大勋,罗芬,蔡艳,涂冬波.(2021).一种高效的CD-CAT在线标定新方法:基于熵的信息增益与EM视角.[ChinaXiv:202107.00074] (Click&Copy)
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